Impacts of Drought on Water Fluxes and Water‐Use Efficiency in an Age‐Sequence of Temperate Conifer Forests
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Evapotranspiration (ET) from temperate forests plays a significant role in the regional and global water cycles. However, extreme weather events such as heat and drought are affecting the water use and water use efficiency (WUE) of these forests. Climate change impacts may be more severe in plantation forests where the age of the forest plays a significant role, causing differences in their responses to environmental stresses. This study presents 14 years (2008–2021) of water flux data measured using the eddy covariance technique in an age sequence (83, 48 and 20 years as of 2021) of eastern white pine (Pinus strobus L.) forests in the Great Lakes region in southern Ontario, Canada. The mean annual ET was 465 ± 41, 466 ± 32 and 403 ± 21 mm year−1 in the 83‐, 48‐ and 20‐year‐old stands, respectively, with the highest annual water flux observed in the 83‐year‐ old stand, which was similar to that of the 48‐year‐old stand. Mean annual gross ecosystem productivity (GEP) was 1585 ± 100, 1660 ± 115 and 1634 ± 331 g C m−2 year−1in the 83‐, 48‐ and 20‐year‐old stands, respectively, while mean annual WUE was 3.4 ± 0.4, 3.6 ± 0.4 and 4.0 ± 0.8 g C kg H2O year−1 in the respective stands. Lower ET and relatively higher GEP resulted in the highest WUE in the youngest stand, even though the highest GEP was observed in the middle‐aged stand. Air temperature (Tair) was the dominant control on ET, GEP and WUE in all three different‐aged stands, while drought, characterised as the relative extractable water (REW) in the soil, had a significant impact on ET in the late summer. The results of this study further showed that forest age significantly influenced how forests responded to drought stresses. The younger stand was more efficient in carbon sequestration and water use despite exhibiting greater sensitivity to water stress and higher drought coupling. The long‐term eddy covariance measurements analysed in this study have helped to enhance our understanding of water exchange processes in the temperate conifer forest ecosystems in Eastern North America. Specifically, this work contributes to a better understanding of how different‐aged forests respond to extreme weather events, aiding in the development of new strategies for managing water resources and ensuring water security in the region under a changing climate.
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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) | 0,000 | 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 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 ».