Impacts of Deep-Rooted Apple Tree on Soil Water Balance in the Semi-Arid Loess Plateau, China
Notice bibliographique
Résumé
Partitioning soil water balance (SWB) is an effective approach for deciphering the impacts of vegetation change on soil hydrological processes. Growing apple trees on the Loess Plateau, China, leads to a substantial deep soil water deficit, posing a serious threat to the sustainable development of apple production. However, the impact of deep-rooted apple trees on SWB remains poorly understood. In this study, we conducted a “Paired Plot” experiment to achieve this objective by decoupling SWB components using water stable isotopes, tritium, and soil water contents from deep soil cores (up to 25 m) under apple orchards with a stand age gradient of 8–23 years. The results showed that deep soil water storage under apple orchards was notably reduced compared to nearby farmland, showing a stand age-related pattern of deep soil water deficit (R2 = 0.91). By analyzing the changing patterns of SWB components, we found that the main factor driving this deficit is the water uptake process controlled by the deep root system. This process is triggered by the increased transpiration demand of apple trees and short-term water scarcity. These findings have implications for understanding soil water dynamics, sustainable agroforestry management, and soil water resources’ protection in this region and other similar water-limited areas.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».