Abstract Two large but independent bodies of literature exist on two essential components of the dynamics of isotopic incorporation: the isotopic incorporation rate (λ) and the trophic discrimination factor (Δ). Understanding the magnitude of these two parameters and the factors that shape them is fundamental to interpret the results of ecological studies that rely on stable isotopes. λ scales allometrically with body mass among species and depends on growth within species. Both are often assumed to be constant and independent of each other but evidence accumulates that might be linked and to vary with growth. We built and analyzed a model (IsoDyn) that connects individual growth and isotopic incorporation of nitrogen into whole body and muscle tissues. The model can assume a variety of individual growth patterns including exponential or asymptotic growths. λ depends on the rate of body mass gains which scales allometrically with body mass. Δ is a dynamic response variable that depends partly on the ratio between fluxes of gains and losses and covaries negatively with λ. The model can be parameterized either from existing large databases of animal growth models or directly from experimental results. The model was applied to experimental results on three ectotherms and one endotherm and compared to the results of the simpler and widely used time model. IsoDyn model gave a better fit with relatively little calibration. IsoDyn clarifies and expands the interpretation of isotopic incorporation data.

Lumping of isomers is an effective approach to reduce large chemical kinetic mechanisms containing a substantial number of chemical species. However, a simple lumping of all isomers with identical chemical compositions leads normally to large prediction uncertainties of the lumped model, by neglecting the chemical functionalities of isomers in terms of, for instance, their oxygenated groups and radical sites, which affect their formation and consumption pathways significantly. Thus, the definition group of lumped species is crucial, which is, however, typically done manually in the model reduction by trial and error. In the combustion community, large kinetic mechanisms are mostly developed based on deriving chemical reactions and their involved species according to the so-called reaction class, which produces a large number of molecules with identical compositions but different structures and chemical functionalities. Thus, in this study, an automatic chemical lumping approach is proposed to efficiently reduce the kinetic mechanisms of large hydrocarbon fuels by defining the group of lumped isomers according to their reaction classes and chemical functionalities automatically. For the species produced by the low-temperature reaction classes, such as hydroperoxyalkyl radicals, peroxy hydroperoxide radicals, and cyclic ethers, their isomers are lumped together, if their formation reactions have similar chemical characteristics with respect to the ring sizes of transition states. Reaction rate constants of lumped reactions are evaluated based on numerical results of the detailed mechanism. By using the derived method, a mechanism of n-decane with 1692 species is reduced to 137 species and a skeletal mechanism of n-heptane, iso-octane, toluene, and ethanol mixture with 489 species is reduced to 298 species successfully, in conjunction with the directed relation graph with error propagation (DRGEP) method. Agreement is observed between lumped and original mechanisms, which demonstrates the validity and effectiveness of the present approach.

Abstract Context Dynamic feedbacks between physical structure and ecological function drive ecosystem productivity, resilience, and biodiversity maintenance. Detailed maps of canopy structure enable comprehensive evaluations of structure–function relationships. However, these relationships are scale-dependent, and identifying relevant spatial scales to link structure to function remains challenging. Objectives We identified optimal scales to relate structure heterogeneity to ecological resistance, measured as the impacts of wildfire on canopy structure, and ecological resilience, measured as native shrub recruitment. We further investigated whether structural heterogeneity can aid spatial predictions of shrub recruitment. Methods Using high-resolution imagery from unoccupied aerial systems (UAS), we mapped structural heterogeneity across ten semi-arid landscapes, undergoing a disturbance-mediated regime shift from native shrubland to dominance by invasive annual grasses. We then applied wavelet analysis to decompose structural heterogeneity into discrete scales and related these scales to ecological metrics of resilience and resistance. Results We found strong indicators of scale dependence in the tested relationships. Wildfire effects were most prominent at a single scale of structural heterogeneity (2.34 m), while the abundance of shrub recruits was sensitive to structural heterogeneity at a range of scales, from 0.07 – 2.34 m. Structural heterogeneity enabled out-of-site predictions of shrub recruitment (R 2 = 0.55). The best-performing predictive model included structural heterogeneity metrics across multiple scales. Conclusions Our results demonstrate that identifying structure–function relationships requires analyses that explicitly account for spatial scale. As high-resolution imagery enables spatially extensive maps of canopy heterogeneity, models for scale dependence will aid our understanding of resilience mechanisms in imperiled arid ecosystems.