Fog Precipitation Plays a Significant Role in Providing Moisture to the Caspian High Latitude Forests of Northern Iran
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fog precipitation is likely essential for the mountainous Hyrcanian forests of northern Iran, which is experiencing water stress. It is a source of moisture that is often overlooked. The impact of fog on some temperate deciduous forests, such as these Hyrcanian stands, is believed to be significant, but there are still limited quantitative assessments of this contribution. This study directly addresses this knowledge gap by quantifying fog precipitation within a pure natural stand of oriental beech ( Fagus orientalis Lipsky) at 2000 m asl during the growing seasons (foliated periods) of 2022 and 2023. The study site had a tree density of 217 trees ha −1 , mean height of 19.1 m and DBH of 41.0 cm. The site was equipped with 50 throughfall, 10 open field rainfall and 6 stemflow collectors. Rainfall and rainfall‐fog events were visually separated. During the measurement period, 76 rainfall and rainfall‐fog events were recorded. Rainfall‐fog events accounted for 80% of all events. The cumulative amounts of rainfall and rainfall‐fog events were 23.1 and 287.4 mm, respectively. Half of the events (all rainfall‐fog events) exhibited negative interception. Despite having the same number of events, negative I events generated higher amounts of cumulative throughfall (238.7 mm) and stemflow (8.1 mm) and lower amount of cumulative interception value (−40.1 mm). Fog precipitation was estimated 20.3 mm in our measurement site during two leaf‐out seasons. This fog capturing potential of the beech forests during the growing season was equal to roughly 100 m 3 ha −1 per growing season. Our findings demonstrated that the Hyrcanian beech forests play a crucial role in enhancing water availability, particularly during dry periods, through effective fog capturing potential. Integrating fog water inputs into regional water resource management and forest conservation strategies is needed for ensuring the sustainability of these valuable ecosystems.
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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 ».