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Enregistrement W3107189407 · doi:10.1002/hyp.14761

Forest stand complexity controls ecosystem‐scale evapotranspiration dynamics: Implications for landscape flux simulations

2022· article· en· W3107189407 sur OpenAlexafffund
Rhoswen Leonard, Paul Moore, Stefan Krause, L. Chasmer, K. J. Devito, Richard M. Petrone, C. A. Mendoza, J. M. Waddington, Nicholas Kettridge

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of LethbridgeUniversity of WaterlooMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of AlbertaSyncrudeAlberta Environment and ParksCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésCanopyEvapotranspirationEnvironmental scienceEddy covarianceAtmospheric sciencesBiomeStructural complexityEcologyEcosystemGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Open‐canopy forested systems are found across a range of terrestrial biomes. Forest structure and organization in open‐canopy systems exhibit substantial controls on system process dynamics such as evapotranspiration (ET). The energy reaching sub‐canopy forest layers is greater in open‐canopy systems compared to closed canopy systems, with high spatiotemporal variability in the distribution of energy that both drives ET and controls sub canopy species composition and organization. Yet the impact of their structural complexity and organization on whole system ET dynamics is poorly understood. Using the BETA+ model and measured eddy covariance‐based ET fluxes from a boreal treed peatland, we critically evaluate how stand compositional and organizational complexity influences ET dynamics. Model simulations iteratively increase complexity from a simple ‘big‐leaf’ model to a model representing spatial complexity of all system layers, demonstrating the effect of each complex system component on stand ET dynamics. We show that including forest stand complexity and associated canopy and radiation variability increases ET model estimates by ~26%. In addition to changes in the ET estimates, the inclusion of this spatial complexity is shown to induce temporal variations in the simulated ET that improves model performance by reducing unexplained variance between modelled and measured ET by 10% and reducing hysteresis in model results. These results have clear implications for flux modelling of forest systems and for larger scale climate models where open canopy systems such as this dominate the landscape. Demonstrating that whilst big leaf simulation can approximate ET fluxes, the inclusion of forest‐stand complexity and its influence on spatiotemporal radiation fluxes and ecohydrological processes are necessary to effectively represent ET dynamics within open canopies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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