Productivity of riparian <i>Populus</i> forests: Satellite assessment along a prairie river with an environmental flow regime
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In semiarid regions, the growth and survival of cottonwoods (riparian Populus species) depend on river water supplementing the limited precipitation. Indicators of growth and productivity are needed to assess how altered streamflow regimes on regulated rivers impact cottonwood trees and the riparian forest ecosystems they support. We used satellite imagery from the Landsat program to make historical (1984–2020) assessments of ecosystem productivity in a riparian cottonwood forest along a regulated prairie river in southern Alberta, Canada, with an environmental flow regime that increased the minimum flows implemented in 1993. A version of the near‐infrared reflectance of vegetation scaled with incoming sunlight (NIRvP) was calculated from Landsat images to provide a proxy for primary production. Near‐infrared reflectance of vegetation scaled with incoming sunlight was correlated strongly with gross primary production measurements from eddy covariance and basal area increment measurements from tree ring analyses, supporting its use as a practical proxy. The lowest NIRvP values occurred in drought years with low flows and dry weather during the growing season, while the highest values occurred in wet years with high flows, including floods. Across all years, NIRvP was positively correlated with streamflow and a weather‐driven soil moisture index. This indicated that ecosystem productivity was limited by water supply, which is sourced from river water and local precipitation. Subsequently, cottonwood forests in this region would be vulnerable to drought from declines in streamflow, due to climatic variations or human water withdrawals, and reductions in shallow soil moisture from limited local precipitation. This satellite proxy should be broadly applicable and can provide a diagnostic indicator for assessing riparian forest health and responses to varying weather, changing climate, and streamflow regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,002 | 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 ».