Applying stable water isotopes to determine root water uptake patterns in an urban forest land
Notice bibliographique
Résumé
The scarcity of water resources is an important issue in urbanization. Urban forest land water consumption accounts for a large part of urban water resources, the study of water uptake patterns in urban forest area is crucial for urban water saving and precision irrigation, but no identified research have investigated water uptake patterns in urban forest area until now. In this study, we measured the deuterium isotope ratio (δD) and the oxygen isotope ratio (δ18O) of precipitation, irrigation water, xylem water and soil water sources in a locust tree forest in Jinnan District of Tianjin City, China across 2019-2020. Water sources proportion in the root zone area of different growing seasons were obtained by IsoSource model, MixSIR model and SIAR model. Results show that there is a significant difference in soil moisture content between different stand age locust trees in time and depth variation. The trend of soil moisture of different stand ages of locust in time sequence intend to increase first and then decrease, the most significantly change of soil water content happened in shallow layer (0~40 cm). The change in vertical depth is about the same. The soil profile of 0-200 cm was discretized into three layers. The shallow layer (0~40 cm) soil water δD and δ18O fluctuated widely and decreased with the depth increased. This study revealed the dynamic replenishment of the root zone water in urban forest land, and provides insights into reforestation and water management in urban area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».