Effects of nutrient addition on vegetation and carbon cycling in an ombrotrophic bog
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We measured net ecosystem CO2exchange (NEE), plant biomass and growth, species composition, peat microclimate, and litter decomposition in a fertilization experiment at Mer Bleue Bog, Ottawa, Ontario. The bog is located in the zone with the highest atmospheric nitrogen deposition for Canada, estimated at 0.8–1.2 g N m−2 yr−1(wet deposition as NH4and NO3). To establish the effect of nutrient addition on this ecosystem, we fertilized the bog with six treatments involving the application of 1.6–6 g N m−2 yr−1(as NH4NO3), with and without P and K, in triplicate 3 m × 3 m plots. The initial 5–6 years have shown a loss of firstSphagnum, thenPolytrichummosses, and an increase in vascular plant biomass and leaf area index. Analyses of NEE, measuredin situwith climate‐controlled chambers, indicate that contrary to expectations, the treatments with the highest levels of nutrient addition showed lower rates of maximum NEE and gross photosynthesis, but little change in ecosystem respiration after 5 years. Although shrub biomass and leaf area increased in the high nutrient plots, loss of moss photosynthesis owing to nutrient toxicity, increased vascular plant shading and greater litter accumulation contributed to the lower levels of CO2uptake. Our study highlights the importance of long‐term experiments as we did not observe lower NEE until the fifth year of the experiment. However, this may be a transient response as the treatment plots continue to change. Higher levels of nutrients may cause changes in plant composition and productivity and decrease the ability of peatlands to sequester CO2from the atmosphere.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».