Plants as sensors: vegetation response to rainfall predicts root-zone water storage capacity in Mediterranean-type climates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Mediterranean-type climates, asynchronicity between energy and water availability means that ecosystems rely heavily on the water-storing capacity of the subsurface to sustain plant water use over the summer dry season. The root-zone water storage capacity ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> [L]) defines the maximum volume of water that can be stored in plant accessible locations in the subsurface, but is poorly characterized and difficult to measure at large scales. Here, we develop an ecohydrological modeling framework to describe how <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> mediates root zone water storage ( S [L]), and thus dry season plant water use. The model reveals that where <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> is high relative to mean annual rainfall, S is not fully replenished in all years, and root-zone water storage and therefore plant water use are sensitive to annual rainfall. Conversely, where <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> is low, S is replenished in most years but can be depleted rapidly between storm events, increasing plant sensitivity to rainfall patterns at the end of the wet season. In contrast to both the high and low <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> cases, landscapes with intermediate <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> values are predicted to minimize variability in dry season evapotranspiration. These diverse plant behaviors enable a mapping between time variations in precipitation, evapotranspiration and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> , which makes it possible to estimate <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> using remotely sensed vegetation data − that is, using plants as sensors. We test the model using observations of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> in soils and weathered bedrock at two sites in the Northern California Coast Ranges. Accurate model performance at these sites, which exhibit strongly contrasting weathering profiles, demonstrates the method is robust across diverse plant communities, and modes of storage and runoff generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,006 |
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 ».