Using a plant hydraulic model to design more resilient rehabilitated landscapes in arid ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mining is a major driver of dryland disturbance and degradation, and there is a growing need for effective and resilient methods for restoration of former mine sites. An important restoration goal is preventing water from accessing mine waste, thus avoiding mobilization and transport of contaminants. Evapotranspiration (ET) covers are soil covers where vegetation manages the water balance to minimize leakage into underlying waste, with potential co‐benefits of restoring ecological function and fixing carbon. However, cover designs often overlook potentially complex interactions between plant physiology and physical design parameters (cover depth, soil properties, etc.) that affect plant water fluxes, particularly in water‐limited environments. To better understand how physiologically mediated dynamics impact cover performance, we develop an ET cover model that mechanistically describes plant‐environment interactions through a plant hydraulics framework. We use the model to determine how soil cover depth, a fundamental design parameter, interacts with physiology to impact leakage, plant stress/mortality, and carbon sequestration. The model is parameterized using data from a prior study of plant water relations in engineered cover systems of varying depths. When run under historical rainfall trajectories, the model shows that significant plant water stress was ubiquitous across cover depths and was most frequent in shallower covers, where it was accompanied by higher leakage and lower net carbon assimilation. Precipitation variation had an important role in driving outcomes, and hydraulic impairment of vegetation played a role in higher leakage and lower net carbon assimilation. Design approaches that account for plant physiological processes have the potential to yield more effective and resilient systems, and we present a framework for incorporating these critical feedbacks into the design process.
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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 ».