Effects of Increased Nitrogen Deposition and Rotation Length on Long-Term Productivity of Cunninghamia lanceolata Plantation in Southern China
Notice bibliographique
Résumé
Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook. has been widely planted in subtropical China to meet increasing timber demands, leading to short-rotation practices that deplete soil nutrients. However, increased nitrogen (N) deposition offsets soil N depletion. While long-term experimental data investigating the coupled effects related to short rotation practices and increasing N deposition are scarce, applying model simulations may yield insights. In this study, the CenW3.1 model was validated and parameterized using data from pure C. lanceolata plantations. The model was then used to simulate various changes in long-term productivity. Results indicated that responses of productivity of C. lanceolata plantation to increased N deposition were more related to stand age than N addition, depending on the proportion and age of growing forests. Our results have also shown a rapid peak in growth and N dynamics. The peak is reached sooner and is higher under higher level of N deposition. Short rotation lengths had a greater effect on productivity and N dynamics than high N deposition levels. Productivity and N dynamics decreased as the rotation length decreased. Total productivity levels suggest that a 30-year rotation length maximizes productivity at the 4.9 kg N ha(-1) year(-1) deposition level. For a specific rotation length, higher N deposition levels resulted in greater overall ecosystem C and N storage, but this positive correlation tendency gradually slowed down with increasing N deposition levels. More pronounced differences in N deposition levels occurred as rotation length decreased. To sustain C. lanceolata plantation productivity without offsite detrimental N effects, the appropriate rotation length is about 20-30 years for N deposition levels below 50 kg N ha(-1) year(-1) and about 15-20 years for N deposition levels above 50 kg N ha(-1) year(-1). These results highlight the importance of assessing N effects on carbon management and the long-term productivity of forest ecosystems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».