数据集概述
本数据集为全球140种植物的干旱后恢复性能数据，通过计算叶片水势、净光合速率等生理和水力参数的恢复指数量化恢复性能，对比不同功能类型、生长形式、水分管理策略、木质部孔隙度类型及生物群落的恢复差异，揭示植物恢复能力的演化与地理变异规律。
文件详解
- 文件名称：Data_DroughtRecoveryPerformance_YinBauerle_2017.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含全球140种植物的干旱后恢复性能数据，涉及植物功能类型（落叶被子植物、常绿被子植物等）、生长形式（灌木、乔木）、水分管理策略（等水/异水）、木质部孔隙度类型、生物群落分类，以及叶片水势、净光合速率、叶片导水率、地上生物量等生理水力参数的恢复指数数据。
适用场景
- 植物生理生态学研究: 分析不同植物类群的干旱后恢复能力差异及其生理机制。
- 生态系统动态预测: 基于植物恢复性能数据，预测气候变化下生态系统生产力与动态变化。
- 植物适应性演化研究: 探究植物水力结构、叶片解剖与生理特征对干旱恢复的影响及演化适应。
- 生物群落功能分析: 对比不同生物群落（干旱硬叶林、北方森林等）植物的干旱恢复策略差异。
- 全球变化生态学研究: 支持气候变化背景下植物对干旱事件响应的预测模型构建。
