Technical note: How well do evapotranspiration partitioning approaches perform in moss-covered wetlands?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Evapotranspiration (ET) is the dominant hydrologic flux in wetlands, and partitioning into transpiration (T) and evaporation (E) is essential for understanding water and carbon dynamics, guiding sustainable water management practices, and predicting responses to climate change in these systems. However, the presence of moss layers in many wetlands challenges the assumptions of commonly used partitioning methods. This study evaluates the performance of nine eddy covariance (EC)-based ET partitioning approaches across multiple moss-covered wetland sites located in boreal and the Canadian Rocky Mountains. The partitioning results from each approach were compared against independent measurement-based estimates, which were obtained using flux chamber, micro-lysimeters, sap flow sensors, and EC systems. Results showed that none of the evaluated methods provided both accurate and precise estimates of ET partitioning (T:ET), and no single method emerged as the most suitable for studied ecosystems. Despite this, the general agreement between modelled and measured T:ET values indicates that many of these approaches still provide valuable insights. Applying multiple methods concurrently is recommended, where possible, to enhance confidence in partitioning results. For researchers with access to high-frequency EC data, priority should be given to high-frequency EC-based methods due to their more consistent performance across sites. The findings also highlight the limitations of current partitioning approaches under evaporation-dominated conditions, and underscore the need to examine the mechanistic role of mosses, as well as to improve how optimal stomatal conductance theory is conceptualized and implemented in model formulations.
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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 | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».