Changes in evapotranspiration, transpiration and evaporation across natural and managed landscapes in the Amazon, Cerrado and Pantanal biomes
Notice bibliographique
Résumé
Land-use and land-cover change (LULCC) can dramatically affect the magnitude, seasonality and main drivers of evaporation (E) and transpiration (T), together as evapotranspiration (ET), with effects on overall ecosystem function, as well as both the hydrological cycle and climate system at multiple scales. Our understanding of tropical ecosystem responses to LULCC and global change processes is still limited, mainly due to a lack of ground-based observations that cover a variety of ecosystems, land-uses and land-covers. In this study, we used a network of nine eddy covariance flux towers installed in natural (forest, savanna, wetland) and managed systems (rainfed and irrigated cropland, pastureland) to explore how LULCC affects ET and its components in the Amazon, Cerrado and Pantanal biomes. At each site, tower-based ET measurements were partitioned into T and E to investigate how these fluxes varied between different land-uses and seasons. We found that ET, T and E decreased significantly during the dry season, except in Amazon forest ecosystems where T rates were maintained throughout the year. In contrast to Amazon forests, Cerrado and Pantanal ecosystems showed stronger stomatal control during the dry season. Cropland and pasture sites had lower ET and T compared to native vegetation in all biomes, but E was greater in Pantanal pasture when compared to Pantanal forest. The T fraction of ET was correlated with LAI and EVI, but relationships were weaker in Amazon forests. Our results highlight the importance of understanding the effects of LULCC on water fluxes in tropical ecosystems, and the implications for climate change mitigation policies and land management.
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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) | 0,000 | 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 ».