Gap thinning improves soil water content, changes the vertical water distribution, and decreases the fluctuation
Notice bibliographique
Résumé
Although it is clear that gap thinning significantly increases the soil water content (SWC) of the topsoil, less is known about whether and how this treatment affects deeper layers. From December 2008 to April 2012, we monitored the SWC at depths of 10, 20, 30, 45, 60, and 90 cm in gap creation treatments (small gap size of 30 m2, intermediate gap size of 80 m2, and unthinned plots) in a typical pine plantation in the eastern Tibetan Plateau. Among gap treatments, differences in SWC and its coefficient of variation (CV) at each depth and the soil water content proportion (SWCP) of the whole soil profile at specific depths were compared. Gap thinning improved SWC and decreased the CV at each depth. The SWCPs in thinned plots were lower at depths from 10 to 30 cm compared with unthinned plots but higher at depths of 45 and 60 cm. Also, in each season, the patterns were similar to the general results. In conclusion, gap thinning improves the SWC, changes the vertical soil water distribution, and decreases the SWC heterogeneity. The soil water conditions in intermediate gaps are more appropriate for local forest restoration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».