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Enregistrement W4322501152 · doi:10.3390/atmos14030457

Meteorological Influences on Short-Term Carbon-Water Relationships in Two Forests in Subtropical China

2023· article· en· W4322501152 sur OpenAlexaff
Jihua Pan, Jane Liu, Mengmiao Yang, Rong Wang

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaDepartment of Education, Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEvergreenEnvironmental scienceEvapotranspirationWater-use efficiencyAtmospheric sciencesPrimary productionTropical and subtropical moist broadleaf forestsEddy covarianceSubtropicsPhotosynthetically active radiationEcosystemEcologyPhotosynthesisBotanyBiologyIrrigation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon and water fluxes in ecosystems are tightly coupled by gas diffusion through stomata. However, carbon–water (C–W) relationships vary largely across time scales, vegetation types, and regions. Subtropical forests in China play an important role in the global carbon and water cycles, yet studies of C–W relationships in this region remain limited. Here, we investigated summer-time C–W relationships in this region at two subtropical sites: the evergreen broadleaved forest at Dinghushan (23.17° N, 112.53° E, 300 m) and the evergreen coniferous forest at Qianyanzhou (26.74° N, 115.06° W, 106 m), using the flux tower data from the FLUXNET2015. The C–W relationship was examined using two measures. The first was daily water use efficiency (WUE), which is the ratio of daily gross primary productivity (GPP) to evapotranspiration (ET). The second was the correlation coefficient (r) of hourly GPP and ET. Our analysis showed that the daily WUE in the two forests ranged over 4–14 mg CO2 per g H2O, higher in the coniferous forest than in the broadleaved forest. The mean values of r for hourly C–W coupling were similar at the two forests, being 0.5–0.6, which suggests asynchronous diurnal variations in GPP and ET. Both daily WUE and r were modulated by meteorological conditions. In general, high radiation, air temperature, and humidity can reduce WUE at both sites. For the broadleaved forest, the most influential factor on WUE was VPD, followed by radiation, while in the coniferous forest, VPD, air temperature, and radiation were almost equally important. For hourly C–W coupling, VPD plays a significant role. The drier the air is, the weaker the coupling in the two forests. The daily WUE and hourly C–W coupling reflect the C–W relationship from different perspectives. Both showed the strongest response to VPD but with different sensitivity.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,885

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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