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Enregistrement W4417360450 · doi:10.1016/j.geoderma.2025.117654

Vegetation change impacts on moisture recycling are closely linked to plant water uptake strategies in the Loess-covered region in China

2025· article· en· W4417360450 sur OpenAlex
Jiaxin Wang, Hanzheng Ya, J. S. Ha, Wangjia Ji, Jineng Sun, Xiaohua Wei, Zhi Li

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGeoderma · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVegetation (pathology)ChinaMoistureHydrology (agriculture)Water cycleClimate changeChine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how vegetation change affects moisture recycling is crucial for comprehending land–atmosphere coupling. Constrained by moisture and isotope mass balances, we quantified the contributions of evaporation ( f E ) and transpiration moisture ( f T ) to precipitation across different types of vegetation (grassland, shrubland, and forestland), and elucidated the influence of vegetation change on moisture recycling ( f post - f pre ). Furthermore, we assessed the mechanisms behind the changes in moisture recycling from the perspective of plant water uptake. The mean moisture recycling rate ( f ) in the study region during the rainy period was found to be 21 %, contributing 48 mm of local precipitation. Notably, transpiration was the dominant contributor to moisture recycling ( f T / f = 67 %). Following the transition from shallow- to deep-rooted plants, f E decreased while f T increased, with the changes accounting for 17 % and 50 % of mean recycling rate, respectively. Moisture recycling rates were significantly influenced by plant water uptake strategy. The shallow-rooted plants primarily used shallow soil water (0–0.8 m, 63 %), with minimal dependence on lower-deep (2–3 m) and deep (>3 m) soil water, which together accounted for only 13 %. Conversely, the deep-rooted plants relied less on shallow soil water (37 %) and a significantly higher reliance on lower-deep and deep soil water (2–3 m and > 3 m; combined 42 %), particularly during dry spells. Moreover, the increasing contribution of deep soil water at the monthly scale aligned with that of f T . Thus, the transition in vegetation from shallow- to deep-rooted plants increased moisture recycling by using deep soil water for transpiration. This study improves the understanding of hydrological dynamics in the soil–plant–atmosphere continuum (SPAC).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle