Phenology and resource allocation strategies of diploid flowering rush (<i>Butomus umbellatus</i>) in Ohio and New York
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flowering rush ( Butomus umbellatus L.) is an emergent perennial monocot that has invaded aquatic systems along the U.S.–Canadian border. Currently, there are two known cytotypes of flowering rush, diploid and triploid, within the invaded range. Although most studies have focused on the triploid cytotype, little information is known about diploid plants. Therefore, phenology and resource allocation were studied on the diploid cytotype of flowering rush in three study sites (Mentor Marsh, OH; Tonawanda Wildlife Management Area, NY; and Unity Island, NY) to understand seasonal resource allocation and environmental influences on growth, and to optimize management strategies. Samples were harvested once a month from May to November at each site from 2021 to 2023. Plant metrics were regressed to air temperature, water temperature, and water depth. Aboveground biomass peaked from July to September and comprised 50% to 70% of total biomass. Rhizome biomass peaked from September to November and comprised 40% to 50% of total biomass. Rhizome bulbil densities peaked from September to November at 3,000 to 16,000 rhizome bulbils m −2 . Regression analysis resulted in strong negative relationships between rhizome starch content and air temperature (r 2 = 0.52) and water temperature (r 2 = 46). Other significant, though weak, relationships were found, including a positive relationship between aboveground biomass and air temperature (r 2 = 0.17), a negative relationship between rhizome bulbil biomass and air temperature (r 2 = 0.18) and a positive relationship between leaf density and air temperature (r 2 = 0.17). Rhizomes and rhizome bulbils combined stored up to 60% of total starch, and therefore, present a unique challenge to management, as these structures cannot be reached directly with herbicides. Therefore, management should target the aboveground tissue before peak production (July) to reduce internal starch storage and aim to limit regrowth over several years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».