Impacts of enhanced nitrogen deposition and soil acidification on biomass production and nitrogen leaching in Chinese fir plantations
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric pollution levels in China are increasing quickly. Experience from other polluted regions shows that tree growth could be affected, but long-term effects of N deposition and soil acidification on Chinese forests remain mostly unknown. Soil acidification and N deposition were simulated for Chinese fir ( Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.) plantations managed for three consecutive 20-year rotations in southeastern China. A factorial experiment combined four rain pH levels (2.5, 4.0, 5.6, and 7.0), four N deposition rates (1, 7.5, 15, and 30 kg N·ha–1·year–1), and two site qualities (poor and rich). Results indicate that atmospheric pollution effects are not immediate, but after one to two rotations, soil acidification effects could reduce ecosystem C pools significantly (–25% and –11% in poor and rich sites, respectively). N deposition rates above 15 kg N·ha–1·year–1 could offset some of the negative effects of soil acidification and lead to more ecosystem C (19 and 28 Mg C·ha–1 more in poor and rich sites, respectively, than in low N deposition). However, at high N deposition rates (>15 kg N·ha–1·year–1), N leaching losses could greatly increase, reaching 75 kg N·ha–1·year–1. Moderate N deposition could increase tree biomass production and soil organic mass, resulting in increased ecosystem C, but these gains could be associated with important N leaching. Atmospheric pollution could also result in the long term in nutrient imbalances and additional ecological issues (i.e., biodiversity loss, eutrophication, etc.) not studied here.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».