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Enregistrement W4283446045 · doi:10.1002/ecs2.4152

Productivity of riparian <i>Populus</i> forests: Satellite assessment along a prairie river with an environmental flow regime

2022· article· en· W4283446045 sur OpenAlexafffundabout
Oscar R. Zimmerman, Stewart B. Rood, Lawrence B. Flanagan

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésStreamflowEnvironmental scienceRiparian zonePrimary productionHydrology (agriculture)ProductivityBasal areaEcosystemPrecipitationEddy covarianceSatellite imageryGrowing seasonRiparian forestPhysical geographyEcologyGeographyDrainage basinForestryGeologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,184 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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