Manipulating plant phylogenetic diversity for green roof ecosystem service delivery
Notice bibliographique
Résumé
Plant species and functional trait diversity have each been shown to improve green roof services. Species and trait differences that contribute to ecosystem services are the product of past evolutionary change and phylogenetic diversity (PD), which quantifies the relatedness among species within a community. In this study, we present an experimental framework to assess the contribution of plant community PD for green roof ecosystem service delivery, and data from one season that support our hypotheses that PD would be positively correlated with two services: building cooling and rainwater management. Using 28 plant species in 12 families, we created six community combinations with different levels of PD. Each of these communities was replicated at eight green roofs along an elevation gradient, as well as a ground level control. We found that the minimum and mean roof temperature decreased with increasing PD in the plant community. Increasing PD also led to an increase in the volume of rainwater captured, but not the proportion of water lost via evapotranspiration 48 hr following the rain event. Our findings suggest that considering these evolutionary relationships could improve functioning of green infrastructure and we recommend that understanding how to make PD (and other measures of diversity) serviceable for plant selection by practitioners will improve the effectiveness of design and ecosystem service delivery. Lastly, since no two green roof sites are the same and can vary tremendously in microclimate conditions, our study illustrates the importance of including multiple independent sites in studies of green roof performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».