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Enregistrement W3178138317 · doi:10.3389/ffgc.2021.689335

Robust Estimation of Absorbing Root Surface Distributions From Xylem Water Isotope Compositions With an Inverse Plant Hydraulic Model

2021· article· en· W3178138317 sur OpenAlexaff
Hannes De Deurwaerder, Marco D. Visser, Félicien Meunier, Matteo Detto, Pedro Hervé‐Fernández, Pascal Boeckx, Hans Verbeeck

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Forests and Global Change · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFonds Wetenschappelijk OnderzoekAgence Nationale de la RecherchePrinceton UniversityComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaFP7 Ideas: European Research CouncilBelgian American Educational Foundation
Mots-clésXylemSoil scienceWater flowSoil waterEnvironmental scienceInverseBiological systemMathematicsBotanyGeometryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vertical distribution of absorbing roots is one of the most influential plant traits determining plant strategy to access below ground resources. Yet little is known of natural variability in root distribution since collecting field data is challenging and labor-intensive. Studying stable water isotope compositions in plants could offer a cost-effective and practical solution to estimate the absorbing root surfaces distribution. However, such an approach requires developing realistic inverse modeling techniques that enable robust estimation of rooting distributions and associated uncertainty from xylem water isotopic composition observations. This study introduces an inverse modeling method that supports the assessment of the root allocation parameter (β) that defines the exponential vertical decay of a plants’ absorbing root surfaces distribution with soil depth. The method requires measurements obtained from xylem and soil water isotope composition, soil water potentials, and sap flow velocities when plants’ xylem water is sampled at a certain height above the rooting point. In a simulation study, we show that the approach can provide unbiased estimates of β and its associated uncertainty due to measuring errors and unmeasured environmental factors that can impact the xylem water isotopic data. We also recommend improving the accuracy and power of β estimation, highlighting the need for considering accurate soil water potential and sap flow monitoring. Finally, we apply the inverse modeling method to xylem water isotope data of lianas and trees collected in French Guiana. Our work shows that the inverse modeling procedure provides a robust analytical and statistical framework to estimate β. The method accounts for potential bias due to extraction errors and unmeasured environmental factors, which improves the viability of using stable water isotope compositions to estimate the distribution of absorbing root surfaces complementary to the assessment of relative root water uptake profiles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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