et al., 2013). This indicates that

et al., 2013). This indicates that there may be species-specific and site-specific differences among respiration responses. These differ- ences have not been addressed in the models because of a lack of empirical data. Thus, models typically downscale respiration in proportion to the photosynthetic capacity, which leads to errors in model simulations (Powell et al., 2013).
Finally, it is important that we develop the capacity to quantitatively predict the timing and extent of drought-induced vegetation death and the rate and characteristics of regrowth following extreme events. Powell et al. illustrated that models that specifically represent drought-induced mortality simulate larger C stock reductions during drought. This simulation result is more consistent with observed data, although the models did not capture the magnitude correctly. Most vegetation models in current ESMs use simple empirical relationships between growth and mortality and their capability to predict mortality has never been fully evaluated due to a lack of globally relevant datasets. At present, new hypotheses, theories and process-based models are being developed to improve our understanding and predictability of vegetation death (McDowell et al., 2011); however, we are far from being able to produce reliable predictions because the field is in its infancy, and because death (or survival) is a process that is impacted upon by almost every other facet of plant physiology (McDowell et al., 2013).
We applaud Powell et al.’s effort to rigorously show the current limitations in our capability to simulate vegetation responses to drought. Their study will serve as a starting point for future model improvement. Because drought impacts on vegetation are caused by multiple complex processes and their interactions, we need a coordinated international effort that integrates modeling, obser- vations, laboratory and field experiments to substantially improve the prediction accuracy of vegetation responses globally

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ร้อยเอ็ด al., 2013) บ่งชี้ว่า อาจมี species-specific และไซต์แตกต่างระหว่างคำตอบหายใจ เหล่านี้แตกต่างกัน-ences มีไม่ได้อยู่ในรูปแบบเนื่องจากขาดข้อมูลประจักษ์ ดังนั้น รุ่นปกติ downscale หายใจสัด photosynthetic กำลังการผลิต ซึ่งนำไปสู่ข้อผิดพลาดในแบบจำลอง (พาวเวล et al., 2013)ในที่สุด มันเป็นสิ่งสำคัญว่า เราพัฒนาความสามารถในการ quantitatively ทำนายระยะเวลาและขอบเขตของเกิดภัยแล้งพืชตาย และอัตราและลักษณะของการปลูกต่อเหตุการณ์มาก พาวเวล et al. แสดงว่า แบบจำลองที่แสดงถึงการตายที่เกิดจากภัยแล้งโดยเฉพาะจำลองใหญ่ C ลดหุ้นในช่วงแล้ง ผลการจำลองนี้ได้มากขึ้นสอดคล้องกับข้อมูลสังเกต แม้ว่าแบบจำลองไม่ได้ไม่เก็บขนาดถูกต้อง แบบจำลองพืชพรรณส่วนใหญ่ใน ESMs ปัจจุบันใช้ความสัมพันธ์ของประจักษ์อย่างระหว่างการเจริญเติบโต และการตาย และความสามารถของพวกเขาเพื่อทำนายการตายไม่ถูกครบประเมินไม่ datasets ที่เกี่ยวข้องทั่วโลก ในสมมุติฐานปัจจุบัน ใหม่ ทฤษฎีและรูปแบบใช้กระบวนการการพัฒนาเพื่อปรับปรุงความเข้าใจของเราและแอพพลิเคชันของพืชตาย (McDowell et al., 2011); อย่างไรก็ตาม เราได้จากความสามารถในการคาดคะเนความน่าเชื่อถือเนื่อง จากมีฟิลด์ของตราสินค้า และความตาย (รอด) คือ กระบวนการที่จะมีผลต่อเมื่อ โดยเกือบทุกพได้อื่น ๆ ของสรีรวิทยาของพืช (McDowell et al., 2013)เราตบมือ al. พาวเวลและพยายามทดสอบแสดงข้อจำกัดปัจจุบันของเราให้สามารถจำลองพืชตอบสนองต่อภัยแล้ง การศึกษาจะทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นการปรับปรุงรุ่นในอนาคต เนื่องจากภัยแล้งส่งผลกระทบต่อพืชที่เกิดจากกระบวนการซับซ้อนหลายอย่างและการโต้ตอบ เราต้องการประสานพยายามที่รวมทดลองสร้างแบบจำลอง obser vations ห้องปฏิบัติการ และฟิลด์มากปรับปรุงความแม่นยำทำนายการตอบสนองพืชทั่วโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

et al., 2013) นี้แสดงให้เห็นว่าอาจจะมีสายพันธุ์ที่เฉพาะเจาะจงและความแตกต่างของเว็บไซต์ที่เฉพาะเจาะจงในหมู่การตอบสนองการหายใจ ความแตกต่างเหล่านี้ยังไม่ได้รับการแก้ไขในรูปแบบเพราะการขาดข้อมูลเชิงประจักษ์ ดังนั้นรูปแบบที่มักจะหายใจ downscale ในสัดส่วนที่ความสามารถในการสังเคราะห์แสงซึ่งนำไปสู่ความผิดพลาดในการจำลองรูปแบบ (พาวเวล et al., 2013).
ในที่สุดก็เป็นสิ่งสำคัญที่เราพัฒนาความสามารถในการปริมาณการคาดการณ์ระยะเวลาและขอบเขตของภัยแล้งที่เกิดขึ้น พืชตายและอัตราการและลักษณะของ regrowth ต่อไปนี้เหตุการณ์รุนแรง พาวเวลและอัล แสดงให้เห็นว่ารูปแบบที่เฉพาะเป็นตัวแทนของการเสียชีวิตที่เกิดจากภัยแล้งจำลองขนาดใหญ่ลดลงของหุ้น C ในช่วงฤดูแล้ง ผลการจำลองนี้มีมากขึ้นสอดคล้องกับข้อมูลที่สังเกตแม้ว่ารูปแบบไม่ได้จับภาพขนาดได้อย่างถูกต้อง รุ่นพืชมากที่สุดในปัจจุบัน ESMS ใช้ความสัมพันธ์เชิงประจักษ์ที่เรียบง่ายระหว่างการเจริญเติบโตและอัตราการเสียชีวิตและความสามารถของพวกเขาที่จะคาดการณ์อัตราการเสียชีวิตยังไม่เคยได้รับการประเมินอย่างเต็มที่เนื่องจากการขาดของชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั่วโลก ปัจจุบันสมมติฐานใหม่ทฤษฎีและแบบจำลองกระบวนการตามที่มีการพัฒนาเพื่อปรับปรุงความเข้าใจและการคาดการณ์ของการเสียชีวิตพืชผักของเรา (McDowell, et al, 2011.); แต่เราอยู่ห่างไกลจากความสามารถในการผลิตการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้เพราะสนามอยู่ในวัยเด็กของตนและเพราะความตาย (หรืออยู่รอด) เป็นกระบวนการที่จะได้รับผลกระทบโดยเกือบทุกแง่มุมอื่น ๆ ทางสรีรวิทยาของพืช (McDowell et al., 2013) .
เราปรบมือพาวเวล et al, ความพยายาม. อย่างจริงจังที่จะแสดงให้เห็นข้อ จำกัด ในปัจจุบันในความสามารถของเราในการจำลองการตอบสนองของพืชต่อความแห้งแล้ง การศึกษาของพวกเขาจะทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการปรับปรุงรูปแบบในอนาคต เพราะผลกระทบจากภัยแล้งในพืชที่เกิดจากกระบวนการที่ซับซ้อนหลายและการมีปฏิสัมพันธ์ของพวกเขาเราต้องมีความพยายามของนานาชาติที่บูรณาการการประสานงานการสร้างแบบจำลอง vations obser- ห้องปฏิบัติการและการทดสอบภาคสนามอย่างมีนัยสำคัญปรับปรุงความถูกต้องของการตอบสนองการทำนายพืชทั่วโลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

et al . , 2013 ) นี้บ่งชี้ว่าอาจจะมีความแตกต่างระหว่างการตอบสนองเฉพาะเผ่าพันธุ์ - เฉพาะ และการหายใจ เหล่านี้แตกต่าง - ences ไม่ได้ถูกระบุไว้ในแบบ เนื่องจากขาดข้อมูลเชิงประจักษ์ ดังนั้น รูปแบบโดยทั่วไป downscale การหายใจในสัดส่วนความสามารถในการสังเคราะห์แสง ซึ่งนำไปสู่ข้อผิดพลาดในการจำลองแบบ ( พาวเวลล์ et al . , 2013 ) .
ในที่สุดมันเป็นสิ่งสำคัญที่เราพัฒนาความสามารถในการใช้ทำนายระยะเวลาและขอบเขตของการเกิดการตายและภัยแล้งพืชผัก อัตราและลักษณะของ regrowth ต่อเหตุการณ์รุนแรง พาวเวลล์ et al . พบว่า แบบจำลองที่เป็นตัวแทนของภัยแล้งที่เกิดการตายจำลองขนาดใหญ่ โดยเฉพาะหุ้นใน C หรือภัยแล้งนี้จำลองผลสอดคล้องกับข้อมูล แต่แบบไม่ได้จับขนาดได้อย่างถูกต้อง ส่วนใหญ่พืชแบบ esms ปัจจุบันใช้ความสัมพันธ์เชิงประจักษ์ง่ายระหว่างการเจริญเติบโตและอัตราการตายและความสามารถของพวกเขาที่จะคาดการณ์อัตราการตายได้ไม่เต็มที่เนื่องจากขาดแคลนทั่วโลกประเมินข้อมูลที่เกี่ยวข้อง . ปัจจุบันข้อมูลใหม่ทฤษฎีและกระบวนการตามแบบจำลองที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อปรับปรุงความเข้าใจและการคาดการณ์ของการตายของพืชของเรา ( เวล et al . , 2011 ) อย่างไรก็ตาม เราอยู่ไกลจากการสามารถผลิตการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้เพราะสนามอยู่ในวัยเด็กของ และเพราะตายหรือรอด ) เป็นกระบวนการที่ส่งผลกระทบต่อเกือบทุกอื่น ๆ แง่สรีรวิทยาพืช ( เวล et al . ,
) )เราปรบมือพาวเวลล์ et al . ความพยายามอย่างจริงจังแสดงข้อ จำกัด ในปัจจุบันในความสามารถของเราเพื่อจำลองการตอบสนองพืชแล้ง การศึกษาของพวกเขาจะใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการปรับปรุงแบบจำลองในอนาคต เนื่องจากภัยแล้งที่ส่งผลกระทบต่อพืชที่เกิดจากหลายกระบวนการที่ซับซ้อนและการโต้ตอบของพวกเขา เราต้องมีความพยายามประสานงานระหว่างประเทศ ที่รวมนางแบบobser - vations ห้องปฏิบัติการและการทดลองภาคสนาม เพื่อช่วยปรับปรุงการพยากรณ์ความแม่นยำของการตอบสนองพืชทั่วโลก