Boreal tree water deficit and environmental variables across five sites in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
The study incorporates a dataset gathered from five forest stands (Old Black Spruce, Scotty Creek, Baker Creek, Smith Creek, and Havikpak Creek) in Canada's western boreal forest. The data encompasses multiple environmental variables critical for understanding tree water dynamics. The dataset includes tree water deficit (TWD) measurements derived from continuous measurements of stem radius change from black spruce (Picea mariana) and tamarack (Larix laricina). Automatic circumference band dendrometers (model DC-2 and 3, Ecomatik, Munich, Germany) were used to obtain 30-minute measurements of stem radius change and data from up to four dendrometers were recorded on a single HOBO data logger (UX120-006M, Bourne, MA). Concurrently, environmental controls including photosynthetically active radiation, air temperature, vapour pressure deficit, rainfall, and soil moisture were measured continuously every half hour on micrometeorological towers located near the instrumented trees. As were gas analyzer-based or hygrometer-based eddy covariance measurements of stand-level evapotranspiration. These parameters collectively enable an analysis of the environmental controls on TWD across various temporal scales. Data was obtained for the peak growing season (June 1st to August 31st) in 2018, 2019 and 2020. Measurements began between June 6 - 15, 2018 at SCC, BAC, SMC, and HPC. Photosynthetically active radiation was not available for BAC in 2018, 2019 and 2020, and soil moisture data was missing for BAC in 2020. The primary goal of data collection was to understand the intricate interactions between environmental variables and tree water stress, contributing to a broader understanding of how boreal forests respond to climate change. The dataset allows for advanced analytical techniques, including wavelet analysis and Granger causality, to unravel complex relationships and causalities between TWD and potential environmental controls.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».