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Enregistrement W7010640451

Integrating Sap Flow and Eddy Covariance Techniques to Understand the Effects of Forest Management on Water Fluxes in a Temperate Red Pine Plantation Forest

2022· dissertation· en· W7010640451 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociology and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationForest ecologyForest managementThinningEcosystemEddy covarianceWater balanceTemperate rainforestTemperate forestCarbon sinkHydrology (agriculture)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forests provide important ecosystem services and play a dominant role in the global carbon and hydrologic cycles. These ecosystems are becoming more vulnerable to climate change-related threats such as extreme temperature and precipitation events, drought and wildfires. In addition, forest ecosystems have also undergone land use changes and a significant reduction in cover area, specifically in North America. There has been renewed realization to restore and rehabilitate forest ecosystems because they are a major carbon sink and play a key role in sequestering atmospheric carbon dioxide. In response, plantation forests are being widely established to sequester carbon, increase biodiversity, secure water resources and generate economic revenue when harvested. Forest managers employ different management practices such as thinning or retention harvesting to enhance growth, plant structural and species diversity within forest plantations, with the ultimate goal of emulating the characteristics and benefits of natural forests. However, the influence of these forest management practices on the growth, productivity and specifically water cycling in plantation forests is not well studied and reported in the literature. 
\nThis experimental study investigated the effect of four different variable retention harvesting (VRH) treatments on evapotranspiration and water balance in an 83-year-old red pine (Pinus resinosa) plantation forest in the Great Lakes region in Canada. These VRH treatments included 55% aggregated crown retention (55A), 55% dispersed crown retention (55D), 33% aggregated crown retention (33A), 33% dispersed crown retention (33D) and unharvested control (CN) plot. Tree-level experimental work was conducted in the control plot and showed that most of the water transport (65%) occurred in the outermost sapwood, while only 26% and 9% of water was transported in the middle and innermost depths of sapwood, respectively. These results help to avoid overestimation of transpiration, which may cause large uncertainties in water budgets in pine forests. Study results further showed that the 55D treatment had the highest tree-level transpiration followed by 33D, 55A, 33A and CN plots. During periods of low precipitation, vapor pressure deficit (VPD) was the main driver or control on transpiration in VRH treatments. However, transpiration was more closely coupled with photosynthetically active radiation (PAR) in the control plot. Moreover, the 55D treatment resulted in on average 58% of total water loss from canopy as transpiration and 42% from the understory and ground surface as evapotranspiration. These findings suggest that dispersed or distributed retention of 55% basal area (55D) provides the optimal environmental conditions for forest growth with reduced competition of trees for water as shown by enhanced transpiration. This study will help researchers, forest managers and decision-makers to improve their understanding of thinning impacts on water and carbon exchanges in forest ecosystems and select and adopt viable forest management practices to enhance their carbon sequestration capabilities, water use efficiency and resilience to climate change.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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