Contrasting stomatal sensitivity to temperature and soil drought in mature alpine conifers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conifers growing at high elevations need to optimize their stomatal conductance ( g s ) for maximizing photosynthetic yield while minimizing water loss under less favourable thermal conditions. Yet the ability of high‐elevation conifers to adjust their g s sensitivity to environmental drivers remains largely unexplored. We used 4 years of sap flow measurements to elucidate intraspecific and interspecific variability of g s in Larix decidua Mill. and Picea abies (L.) Karst along an elevational gradient and contrasting soil moisture conditions. Site‐ and species‐specific g s response to main environmental drivers were examined, including vapour pressure deficit, air temperature, solar irradiance, and soil water potential. Our results indicate that maximum g s of L . decidua is >2 times higher, shows a more plastic response to temperature, and down‐regulates g s stronger during atmospheric drought compared to P . abies . These differences allow L . decidua to exert more efficient water use, adjust to site‐specific thermal conditions, and reduce water loss during drought episodes. The stronger plasticity of g s sensitivity to temperature and higher conductance of L . decidua compared to P . abies provide new insights into species‐specific water use strategies, which affect species' performance and should be considered when predicting terrestrial water dynamics under future climatic change.
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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) | 0,000 | 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 ».