Canopy temperatures strongly overestimate leaf thermal safety margins of tropical trees
Notice bibliographique
Résumé
Summary Current estimates of temperature effects on plants mostly rely on air temperature, although it can significantly deviate from leaf temperature (Tleaf). To address this, some studies have used canopy temperature (Tcan). However, Tcan fails to capture the fine‐scale variation in Tleaf among leaves and species in diverse canopies. We used infrared radiometers to study Tleaf and Tcan and how they deviate from air temperature (ΔTleaf and ΔTcan) in multispecies tropical tree plantations at three sites along an elevation and temperature gradient in Rwanda. Our results showed high Tleaf (up to c. 50°C) and ΔTleaf (on average 8–10°C and up to c. 20°C) of sun‐exposed leaves during 10:00 h–15:00 h, being close to or exceeding photosynthetic heat tolerance thresholds. These values greatly exceeded simultaneously measured values of Tcan and ΔTcan, respectively, leading to strongly overestimated leaf thermal safety margins if basing those on Tcan data. Stomatal conductance and leaf size affected Tleaf and Tcan in line with their expected influences on leaf energy balance. Our findings highlight the importance of leaf traits for leaf thermoregulation and show that monitoring Tcan is not enough to capture the peak temperatures and heat stress experienced by individual leaves of different species in tropical forest canopies.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».