Eco-hydrologic model for assessing the climate and hydrologic elasticity of vegetation in mountain wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate sensitive mountain wetlands are complex eco-hydrologic interactions that make their future behavior difficult to predict, and the lack of long-term systematic observations compounds this difficulty. To overcome these limitations, this study developed an eco-hydrologic model that reflects only the essential eco-hydrologic processes in mountain wetlands, and explored the hydrologic response of mountain wetlands to the presence or absence of vegetation and the elasticity of mountain wetland’s vegetation to climate and hydrologic variables. Based on an eco-hydrologic model customized for the Janggun wetland and Hwaeom marsh in the southeastern Korea, this study derived elasticity curve across multiple percentiles and found that the climate elasticity of hydrologic components varied significantly with the presence or absence of vegetation. In particular, vegetation was more sensitive to maximum temperature than precipitation, and the effect of temperature was greater during the vegetation die-off period. In addition, the vegetation in Janggun wetland and Hwaeom marsh exhibited distinct sensitivities responding more strongly to soil moisture and groundwater exchange rate, respectively, suggest that the hydro-geomorphologic characteristics of mountain wetlands may play a critical role in determining how climate change affects wetland vegetation. The eco-hydrologic model, including the vegetation module, is expected to serve as a basic tool for climate change adaptation strategies in mountain wetlands in the future.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».