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Enregistrement W3120753971 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-8813

Stemflow infiltration areas into forest soils around American beech trees

2020· article· en· W3120753971 sur OpenAlexaff
Pilar Llorens, Jérôme Latron, Darryl E. Carlyle‐Moses, Kerstin Näthe, Jeff L. Chang, Kazuki Nanko, S. Iida, Delphis F. Levia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStemflowSoil waterBeechEnvironmental scienceThroughfallInfiltration (HVAC)Hydrology (agriculture)Forest floorSoil scienceGeologyForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the fact that stemflow is often a small percentage of precipitation, it is a concentrated flux of water, solutes, and particulates to near-trunk soils. As a consequence, per unit area, near-trunk soils receive water and nutrient inputs that largely exceed those received by soils in the distal zone via throughfall. This funnelling effect of trees can contribute to preferential flow and groundwater recharge and can have important biogeochemical implications. However, to evaluate the importance of this flux for near-trunk soils is necessary to quantify the magnitude of the stemflow infiltration area. This study presents a stemflow simulation experiment with the objective of determining the stemflow infiltration area in near-trunk soils. The experiment was conducted at the Fair Hill Natural Resources Management area in northeastern Maryland (USA). We selected four American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) trees with a DBH of ~29 cm, growing in a loam soil. Each tree was equipped with a collar, built with a tube with small holes, and installed around the tree. This tube was connected with a hose to a 36.5 L container positioned ~ 1 m above the collar. The hose had two stopcocks to regulate the water rate. Before starting the simulations, litterfall was removed. A total of thirteen simulations were run with differing simulated stemflow rates (from 30 to 290 L/h) and differing initial soil moisture conditions (mean soil moisture from 25 to 43 m3m-3). Soil moisture was measured around the trees before each simulation with a TDR device. To further increase soil moisture between simulations, 40 L of water were carefully applied circumferentially around the trunk, at a maximum distance of 35 cm. Each simulation was performed with different colour dye tracer to enable accurate measurements of the stemflow infiltration area. After each simulation, the infiltration area was measured using a mesh grid of known area. At the end of the last simulations soil samples were taken around each tree. The results show that in all cases the infiltration area is < 0.1 m2, with a mean value of about 0.03 m2. Likewise, there is a tendency to decrease the area of infiltration by increasing soil moisture. This trend seems to be modified for saturated conditions or when the stemflow rate is extreme. These small stemflow infiltration areas are explained by both the high infiltration rates of near-trunk soils in forests and the macroporosity produced by living or decaying roots. Moreover, these trees have slight buttressing that increase the perimeter of contact between the stem and the soil (with respect to the basal perimeter (calculated at breast height)), thus further promoting infiltration. Results suggest the importance of measuring the infiltration areas for different species and soil conditions to better evaluate the relevance of stemflow.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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