Double funnelling in a mature coastal British Columbia forest: spatial patterns of stemflow after infiltration
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have focused on the amount of stemflow in different forests and for different rainfall events, but few studies have focused on how stemflow intensity varies during events or the infiltration of stemflow into the soil. Stemflow may lead to higher water delivery rates at the base of the tree compared with throughfall over the same area and fast and deeper infiltration of this water along roots and other preferential flow pathways. In this study, stemflow amounts and intensities were measured and blue dye experiments were conducted in a mature coniferous forest in coastal British Columbia to examine double funneling of stemflow. Stemflow accounted for only 1% of precipitation and increased linearly with event total precipitation. Funneling ratios ranged from less than 1 to almost 20; smaller trees had larger funnelling ratios. Stemflow intensity generally was highest for periods with high-intensity rainfall later in the event. The maximum stemflow intensities were higher than the maximum precipitation intensities. Dye tracer experiments showed that stemflow infiltrated primarily along roots and was found more frequently at depth than near the soil surface. Lateral flow of stemflow was observed above a dense clay layer for both the throughfall and stemflow experiments. Stemflow appeared to infiltrate deeper (122 cm) than throughfall (85 cm), but this difference was in part a result of site-specific differences in maximum soil depth. However, the observed high stem flow intensities combined with preferential flow of stemflow may lead to enhanced subsurface stormflow. This suggests that even though stemflow is only a very minor component of the water balance, it may still significantly affect soil moisture, recharge, and runoff generation.
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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 ».