Sap flux and stable isotopes of water show contrasting tree water uptake strategies in two co‐occurring tropical rainforest tree species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The short‐term dynamics of tree water use strategies for neighbouring co‐occurring species are poorly understood. Here, we quantify the high frequency changes in water sources and sap flux patterns of two commonly co‐occurring tropical rainforest tree species: Dendrocnide photinophylla (Kunth; Chew) and Argyrodendron peralatum (F.M. Bailey; Edlin ex J.H. Boas). A combination of continuous sap flux measurements and hourly sampling of xylem water stable isotope composition (δD and δ 18 O) were used to observe water use strategies during a 24‐h transpiration cycle. Sap flux ranged between 2.82 and 28.50 L day −1 , with A. peralatum recording a 67% higher rate than D. photinophylla . For both tree species, sap flux increased with tree size and diurnal sap flux increase resulted in more isotopically enriched xylem water. A Bayesian Mixing Model analysis, which used sampled soil water isotopic composition from five soil depths ranging from of 0 to 1 m, revealed that D. photinophylla primarily used water from very shallow depth or soil surface layer (2–60 cm), while A. peralatum sourced its water mostly from deeper layers (60–100 cm). We propose that these differences in species' water consumption patterns are related to plant water storage capacity and wood anatomical features. This research demonstrates that combining xylem isotope composition and sap flux measurements can help reveal species‐specific water use strategies, which can be beneficial for improved process understanding in ecohydrological modelling.
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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) | 0,001 | 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 ».