A Continuous Semi‐nonparametric Isotope‐Based Mixing Model for Multimodal Water Uptake Patterns
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Isotope mixing models have become increasingly prevalent in the partitioning of root water uptake. However, many models fail to incorporate site physical information in a physically meaningful manner, whereas others adopt discrete approaches to segmenting the soil profile rather than continuous approaches that aptly treat the soil as a continuum of physical properties and conditions. Here, we present the novel ‘multimodal physically‐based root water uptake isotope mixing estimation’ model (Multi‐PRIME). The model utilizes a flexible, continuous and multimodal probability density function in conjunction with water‐stable isotopes and additional site physical information, combined in a process‐based linear mixing framework. To evaluate the approach, estimates of water uptake from boreal forest Pinus banksiana trees were compared with those of the PRIME and MixSIAR approaches. The models yielded comparable results; however, because of the highly flexible nature of its semi‐nonparametric water uptake function, Multi‐PRIME reduced the bias and uncertainty associated with soil segmentation of the discrete model MixSIAR and with the specification of parametric functions and initial parameter values of the PRIME model. Furthermore, the multimodal nature of Multi‐PRIME provided a superior ability to describe water uptake patterns in cases with multiple potential source regions of uptake. In addition, due to its continuous and process‐based nature, Multi‐PRIME surpassed the discrete, empirically‐based MixSIAR in both accuracy and certainty. These findings illustrate the benefits of adopting a process‐based modelling framework that utilizes a semi‐nonparametric, continuous and multimodal water uptake function, thereby providing an improvement in our ability to confidently estimate water uptake apportionment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».