The Influence of Tree Infilling on Energy Partitioning, Vegetation Water Use, and Soil Water State in Sparse Conifer Stands of the Taiga Shield Ecoregion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate warming and permafrost thaw induced land cover change are well documented in much of the circumpolar north. The extensive exposure of Precambrian continental crust in Canada's Taiga Shield ecoregion could mean impacts of land cover change documented in other regions without this feature are not transferable. This study examined energy partitioning with eddy covariance measurements, vegetation water use with stable isotopes and soil water state with time domain reflectometry sensors in conifer stands in the Taiga Shield ecoregion. The goal was to determine how changes in forest density with climate warming could influence water budget response and soil water state. Paired measurements of sensible and latent heat imply evaporative processes in denser canopies are controlled more by radiative than the aerodynamic factors predominant in sparser canopies. As denser canopies become more prevalent on the landscape, this switch in relative importance of evapotranspirative processes will lead to a reduction in inter‐annual variability of evapotranspiration. The dominant tree species (black spruce, tamarack and jack pine) were all quick to draw water from shallow soils after spring thaw and rainfall. Stand structural changes resulted in older, more evaporatively enriched water prevalent in soils below dense canopies. While there is evidence for forest infilling, widespread lakes and exposed bedrock restricts extensive expansion of forested land covers. The insufficient difference between sparse and dense canopy evapotranspiration suggest a fundamental change in how water cycles in Taiga Shield catchments is unlikely, which is notably different than previously investigated landscapes in Alaska and the Canadian Taiga Plains.
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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 | 0,000 |
| 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 ».