Atmospheric aerosols elevated ecosystem productivity of a poplar plantation in Beijing, China
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric aerosols can influence energy allocation, environmental factors, and thus, canopy photosynthesis. However, the regulations of aerosols on ecosystem productivity are not well understood. Here, we applied the optical properties of aerosols to quantify the effects of aerosol type and concentration on the environmental factors and associated gross primary productivity (GPP) of a poplar (Populus euramericana) plantation during the months of June to August from 2014 to 2016 in Beijing, China. As aerosol optical depth (AOD) increased from 0 to 2.5, total photosynthetically active radiation (PAR) decreased by 29%, while the diffuse PAR increased by 39%. Although there was no significant impact of aerosols on air temperature (p > 0.05), aerosols decreased vapor pressure deficit by more than 40%. We found that the plantation GPP changed exponentially with AOD, indicating that aerosols elevated GPP by about 37% under severe aerosol pollution (AOD ≥ 1) compared with background aerosol (AOD < 0.4). Aerosols type also had a significant effect on GPP. We concluded that aerosols could increase the GPP of the poplar plantation, and the promotion effect of aerosols on poplar plantation would not be significantly reduced until AOD was <1 under the projected decrease in aerosol loading in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».