Evapotranspiration partitioning based on field‐stable oxygen isotope observations for an urban locust forest land
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The stable water isotope method is widely applied to distinguish the evapotranspiration ( ET ) components across various vegetation‐covered surfaces. ET partitioning in the urban woodland area is useful for guiding precision irrigation, thereby promoting in urban water conservation. For the first time, this study partitions ET in urban locust forest areas based on stable water isotope observations for the period 2019–2020. The isotope composition of ET ( δ ET ) and soil evaporation ( δ E ) were determined using the Keeling‐plot method and Craig–Gordon model, respectively. The steady‐state (SS) and the non‐steady‐state (NSS) assumptions were compared for estimating the isotope composition of vegetation transpiration ( δ T ). The NSS outperformed SS in daily bulk leaf water isotopic component ( δ L,b ) simulation and recommended to be used in δ T determination for the urban forest land. Both methods resulted in similar estimates of δ L,b and δ T during the daytime; however, substantial difference was observed during the nighttime. The fraction of vegetation transpiration to evapotranspiration ( FT ) varies between 0.21 and 0.95 with an average value of 0.78 for the SS and varies between 0.22 and 0.97 with an average of 0.82 for the NSS. The FT in the urban forest land is higher than the natural forest land due to the urban heat island effect and higher planting densities. The seasonal FT variation is primarily controlled by the leaf area index ( LAI ) and soil moisture. The predictive uncertainty of δ ET and δ T are much higher than δ E , wherein the uncertainties of δ T decreases as FT increases while the uncertainty of δ ET increases as FT increases. The uncertainty analysis highlights the importance of increasing the sampling frequency under low FT condition. This study revealed the seasonal change patterns of FT and its major governing factors in urban woodland areas, thus providing more insights on effective water management in the urban ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».