Measurement and modelling of canopy water fluxes in representative forest stands and a matorral community of a small Sierra Madre Oriental watershed, Northeastern Mexico
Notice bibliographique
Résumé
The quantitative importance of canopy water fluxes was evaluated within the four principal vegetation communities of a small watershed in the central Sierra Madre Oriental, northeastern Mexico. The partitioning of cumulative gross precipitation into throughfall during wet season periods in red oak (84.1 ± 2.3%) and cedar-white oak-ash (84.3 ± 3.4%) forests, as well as a matorral subinerme brush community (83.3 ± 3.3%) were not significantly different (α = 0.05). In addition, cumulative throughfall partitioning by a pine-oak forest canopy during wet + dry season periods was not significantly different (83.6 ± 1.8%), suggesting that the rainfall regime of the area may be more important than the vegetation cover present in determining the proportion of cumulative season-long gross precipitation partitioned into throughfall. Although stemflow was assumed to be a negligible component of the canopy water balance of the forest stands in this watershed, this flux was not inconsequential in the matorral subinerme community, accounting for 8.5 ± 1.9% of the cumulative gross precipitation input derived from 25 wet season events. Given the relatively large cumulative stemflow flux observed in the matorral subinerme community, cumulative canopy interception loss was found to be significantly smaller from this community than from the sub-temperate forest stands. The revised Gash analytical canopy water flux model (Valente et al., 1997) using within-stand derived model parameters was found to simulate cumulative canopy interception loss to within 2.9% of the observed flux in the pine-oak stand, and simulated cumulative throughfall to within 2.0% of the observed flux in the cedar-white oak-ash stand. However, poor model performance was found using predetermined parameter values, suggesting that the transferability of this model may be limited. The model was also found to perform poorly at the gross precipitation event scale and at the point spatial scale. Relationships developed between the mean during-event evaporation rate and red oak stand characteristics suggest the need for a multi-layer analytical model. The spatial nature of throughfall, especially in the red oak community, throughfall gauge requirements, and the importance of during-event evaporation losses from these Madrean plant communities are also evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».