Interception of Rainfall in Successional Tropical Dry Forests in Brazil and Costa Rica
Notice bibliographique
Résumé
Tropical dry forests (TDF) are endangered ecosystems characterized by a matrix of successional forest patches with structural differences across the Neotropics. Until now, there have been few studies that analyze the partitioning of rainfall by forest interception in TDF. To contribute to the understanding of the TDF impact on the hydrological dynamic at the ecosystem and landscape levels, a rainfall interception study was conducted in Santa Rosa National Park in Costa Rica (SRNP) and in Mata Seca State Park in Brazil (MSSP). In each site, three plots per successional stage were studied. The successional stages were early, intermediate, and late. In each plot the rainfall, throughfall, and stemflow were monitored during one rainy season. The relationship between gross rainfall and water fluxes was evaluated using linear regression models. In general, net rainfall oscillated from 79.3% to 85.4% of gross rainfall in all the plots in MSSP without any trend related to forest succession, due to the effect of a high density of lianas in the intermediate and late stage plots. In SRNP, there was a clear trend of net rainfall among successional stages: 87.5% (early), 73.0% (intermediate), and 63.4% (late). Net rainfall correlated negatively only with plant area index in SRNP (r = −0.755, p < 0.05). This study highlights the need to study rainfall interception in successional stages to estimate net rainfall that reaches the soil. This would provide better hydrological information to understand water balance and water fluxes at the level of forest ecosystems and landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».