Vegetation‐related influences on carbon and water dynamics of two temperate forage crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improving understanding of how water use efficiency (WUE), evapotranspiration (ET), and gross primary productivity (GPP) (CO2 exchange) vary across agricultural systems can help farmers better prepare for an uncertain future due to climate change by assessing water requirements for a crop as a function of current environmental conditions. This study: (a) quantified field‐scale plant–water–carbon dynamics for silage maize (Zea mays L.) and alfalfa (Medicago sativa L.) crops – two dominant forage crops in southern Ontario, Canada; and (b) identified differences in plant carbon–water dynamics between these two crops, relating these differences to vegetation‐driven ecosystem controls. Climate and soil properties were similar between the two study sites, and water availability was not limiting, suggesting that the overall temporal differences in carbon–water relations were driven by vegetation differences, mainly crop choice and management practices. Alfalfa had greater seasonal GPP, ET, and WUE than maize, due to a longer growing season. Differences in daily WUE between maize and alfalfa were driven by differences in GPP rather than ET. Multiple harvests reduced leaf‐aging effects and promoted periods of rapid growth in alfalfa. In contrast, late seedling emergence and self‐shading reduced GPP in maize. Under a warmer future climate, crop selection (i.e., perennial vs. annual), harvest regimes, and changes in growing season length should be considered when trying to manage for increased WUE. However, longer duration studies to validate these results are required to better address the impacts of climatic variability—especially antecedent conditions—to better inform future crop choices within a climate change context.
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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 | 0,000 | 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 ».