पौधों के जल संभाव्यता से अनुभवजन्य stomatal मॉडलों की भविष्यवाणी में सुधार होता है

जलवायु परिवर्तन के परिणामस्वरूप सूखे की आवृत्ति और गंभीरता में वृद्धि की अपेक्षा की जा रही है, जिससे कई पारिस्थितिक तंत्रों पर हानिकारक प्रभाव पड़ेगा। बदलती पर्यावरणीय परिस्थितियों के प्रति stomatal प्रतिक्रियाएँ सभी पारिस्थितिकी मॉडल की रीढ़ हैं, लेकिन ये अनुभवजन्य संबंधों पर आधारित हैं और सूखे की स्थितियों में अच्छी तरह से परीक्षण नहीं की गई हैं। यहां, हम 34 लकड़ी वाले पौधों की प्रजातियों के एक डेटा सेट का उपयोग करते हैं जो वैश्विक वन बायोम को कवर करता है, पत्ते के जल संभाव्यता के stomatal संवहन पर प्रभाव का परीक्षण करते हैं और तीन प्रमुख stomatal मॉडलों और एक हाल ही में प्रस्तावित मॉडल की भविष्यवाणी की सटीकता का परीक्षण करते हैं। हमें पता चलता है कि वर्तमान पत्ते-स्तरीय अनुभवजन्य मॉडल सूखे की स्थितियों के दौरान stomatal संवहन की अधिक भविष्यवाणी के लगातार पूर्वाग्रह हैं, विशेष रूप से कम मिट्टी के जल संभाव्यता पर। इसके अलावा, हाल ही में प्रस्तावित stomatal संवहन मॉडल वर्तमान मॉडलों की तुलना में भविष्यवाणी की क्षमता में वृद्धि करता है, और सूखे की स्थितियों के दौरान विशेष सुधार भी करता है। हमारे परिणाम दर्शाते हैं कि जल संभाव्यता में गिरावट और पौधों के जल परिवहन में परिणामी हानि के प्रति stomatal संवेदनशीलता को शामिल करना सूखे की स्थितियों में भविष्यवाणियाँ सुधारता है और यह दर्शाता है कि कई बायोम में पौधों के stomatal रणनीतियों की विविधता होती है जो जल तनाव के दौरान जोखिम भरे से लेकर संवेदनशील stomatal विनियमन तक होती हैं। इस प्रकार के stomatal सिमुलेशन में सुधार की अत्यधिक आवश्यकता है ताकि पारिस्थितिकी प्रणालियों की भविष्य की जलवायु चरम घटनाओं के प्रति प्रतिक्रिया को समझने और भविष्यवाणी करने में मदद मिल सके।