Implications of a predicted shift from upland oaks to red maple on forest hydrology and nutrient availability
Notice bibliographique
Résumé
Fire suppression has facilitated the spread of red maple ( Acer rubrum L.), a fire-sensitive, yet highly adaptable species, in historically oak-dominated forests of the eastern United States. Here, we address whether a shift from upland oaks to red maple could influence forest hydrology and nutrient availability because of species-specific effects on precipitation distribution and inorganic nitrogen (N) cycling. In eastern Kentucky, we measured seasonal variations in red maple, chestnut oak ( Quercus montana Willd.), and scarlet oak ( Quercus coccinea Münchh.) throughfall and stemflow quantity and quality following discrete precipitation events, and we assessed net N mineralization rates in underlying soils over a 2-year period (2006–2008). Throughfall was 3%–9% lower underneath red maple than both oaks, but red maple generated 2–3× more stemflow. Consequently, NH4+ throughfall deposition was less under red maple than chestnut oak, whereas stemflow-derived nutrient inputs were substantially larger for red maple than both oaks. Soils underlying red maple had 5–13× greater winter net nitrification rates than soils under both oaks and 20%–30% greater rates of seasonal net ammonification than soils under chestnut oak. These findings suggest a spatial redistribution of water and nutrients via precipitation as red maple dominance increases and point to stemflow as an important mechanism that may foster red maple competitive success, further bolstering the mesophication process in the United States.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».