Photosynthetic responses to changes in plant water use strategy depend on atmospheric feedbacks and modify the magnitude of response to elevated CO 2
Notice bibliographique
Résumé
Stomata on leaves mediate fluxes of carbon and water between terrestrial plants and the atmosphere. The marginal water cost of carbon reflects plant water use strategy and is governed by stomatal conductance ( g s ). Many Earth system models (ESMs) represent water use strategy in the calculation of g s through an empirical parameter, the stomatal slope ( g 1M ). Here we examine how water use strategy influences photosynthesis using coupled ESM simulations by perturbing g 1M to observed 5th (low water cost) and 95th (high water cost) percentiles for each plant type. "Low water cost’’ perturbations represent a strategy with more efficient water use for carbon gain and high water cost’’ represents less efficient water use. We find that high g 1M reduces photosynthesis nearly everywhere, while low g 1M has regionally dependent responses. Under fixed atmospheric conditions, low g 1M increases photosynthesis in the Amazon and central North America but decreases photosynthesis in boreal Canada. These responses reverse when the atmosphere responds interactively due to spatially differing sensitivity to increases in temperature and vapor pressure deficit. Water use strategy also influences photosynthetic response to changes in atmospheric CO 2 , with lower and higher g 1M modifying total global response to elevated 2x preindustrial CO 2 by 6.4% and -9.6%, respectively. Our work demonstrates that assumptions about plant water use strategy in ESMs significantly affect photosynthesis and its response to climate. Further, photosynthetic responses to water use strategy depend on which components of the model are interactive, so its impacts on historical or future photosynthesis cannot be generalized across model configurations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».