New plant hydraulic architecture reproduces impacts of droughts in the Amazon rainforest
Notice bibliographique
Résumé
The Amazon rainforest has been hit by extreme drought events in recent decades. Thereby, plant hydraulics are essential to better understand the impacts of droughts on single plants and whole forest ecosystems. Plant hydraulic mechanisms such as stomatal closure and leaf water potential are very complex, still posing challenges for current vegetation model development and parameterization. Here, we present the new hydraulic architecture of the Dynamic Global Vegetation Model LPJ-GUESS, accounting for leaf stomatal responses to plant water status and subsequent drought-induced mortality. We show that when applying the model to the Amazon rainforest we can reproduce the observed increasing trend in carbon losses and the decreasing trend in net carbon sink from plot observations over the past two decades. Our model simulations suggest that the increasing historical trend in carbon losses from mortality can be explained by hydraulic failure and associated mortality. The high biodiversity of the Amazon tropical rainforest poses further challenges for process-based models. Here we present an approach to include the diversity of plant responses to drought by simulating 37 individual Plant Functional Types (PFTs) differing in their leaf water potential regulation- and resistance to soil water stress, and provide a simple solution how to cover a wide range of species and species-specific parameters. Future modelling studies should also take species interaction and competition of different hydraulic strategies into account.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».