Shrub tundra ecohydrology: rainfall interception is a major component of the water balance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As shrubs expand across the Arctic, they alter all cycles in the Earth system, including the water cycle. However, the coupling of shrubs with the water cycle during summer remains poorly understood. Rainfall interception, a major cause of divergent hydrological responses between vegetated and non-vegetated environments, is particularly poorly constrained. We quantified shrub rainfall interception and redistribution in birch and alder in the Western Canadian Arctic using networks of throughfall and stemflow gauges. We find that rainfall interception losses are a major component of the water budget, as effective rainfall was reduced by 15%–30% in the birches. Underneath alders, effective rainfall was almost as large or larger than gross rainfall, but they also left a rain shadow. The spatial variability in throughfall was substantial underneath both shrub species. Stemflow was a small but non-negligible component, as the alders concentrated ∼15% of rainfall to their few vertical stems, compared to the ∼8% the birches funnelled along their numerous, predominantly skewed stems. The substantial small-scale variability in effective rainfall may create islands in which conditions for certain biogeochemical processes are particularly favourable. On larger scales, rainfall interception reduces the water yield and thus the runoff received by downstream ecosystems such as lakes. The interception losses are predicted to increase with shrub density in a way that also depends on climatic conditions, with large losses in many coastal environments. The extent to which shrub expansion leads to drier Arctic ecosystems is, however, unclear because of the complex interplay between many ecohydrological processes. Shrub rainfall interception is one major, previously overlooked piece of this puzzle.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».