Greening mediates climate and CO2 induced water use efficiency effects on freshwater yield
Notice bibliographique
Résumé
Forests are crucial for the production of high-quality freshwater resources. Complex interactions between climate change and forest processes can result in uncertainty in the availability of freshwater to downstream communities and the environment. Previous studies reported consistent increasing trends in global river discharge during the last century, which has been explained by either climate factors (usually called “hydrological intensification”) or suppressed transpiration due to CO2-induced stomatal closure. In this study, we study long-term changes in hydrological partitioning of precipitation between evapotranspiration and runoff generation (as mm per year) along a gradient of forested watershed along the eastern temperate forest biome. The precipitation is increasing at faster rates than runoff at most of these study catchments, which suggests long-term increases in evapotranspiration. These divergent trends in precipitation versus runoff rates are significantly correlated to long-term trends in NDVI and growing season length at the watershed scale, while climate variables cannot provided significant explanation. These findings suggest that the combined effect of increased temperatures and CO2 fertilization have led to increased leaf area and lengthened growing season, which may counteract the effect of the CO2-induced stomatal closure across the eastern US. This study emphasizes the importance of understanding vegetation responses to climate change to predict future flow regimes in forested watersheds.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».