Leaves as bottlenecks: The contribution of tree leaves to hydraulic resistance within the soil−plant−atmosphere continuum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Within vascular plants, the partitioning of hydraulic resistance along the soil‐to‐leaf continuum affects transpiration and its response to environmental conditions. In trees, the fractional contribution of leaf hydraulic resistance (R leaf ) to total soil‐to‐leaf hydraulic resistance (R total ), or fR leaf (=R leaf /R total ), is thought to be large, but this has not been tested comprehensively. We compiled a multibiome data set of fR leaf using new and previously published measurements of pressure differences within trees in situ. Across 80 samples, fR leaf averaged 0.51 (95% confidence interval [CI] = 0.46−0.57) and it declined with tree height. We also used the allometric relationship between field‐based measurements of soil‐to‐leaf hydraulic conductance and laboratory‐based measurements of leaf hydraulic conductance to compute the average fR leaf for 19 tree samples, which was 0.40 (95% CI = 0.29−0.56). The in situ technique produces a more accurate descriptor of fR leaf because it accounts for dynamic leaf hydraulic conductance. Both approaches demonstrate the outsized role of leaves in controlling tree hydrodynamics. A larger fR leaf may help stems from loss of hydraulic conductance. Thus, the decline in fR leaf with tree height would contribute to greater drought vulnerability in taller trees and potentially to their observed disproportionate drought mortality.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».