Oak contribution to litter nutrient dynamics in an Appalachian forest receiving elevated nitrogen and dolomite
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem nitrogen (N), phosphorus (P), and calcium (Ca) fluxes are affected by inputs of atmospheric N. Oak litter may additionally affect these fluxes because of its high-lignin content. We analyzed nutrient dynamics in ambient mixed-species litter in an aggrading hardwood stand at the Fernow Experimental Forest in West Virginia. We separated oak from the mix for analysis (oak) and compared it with total litter (all species) to understand how oak affects nutrient fluxes in the litter layer. The study was conducted under ambient atmospheric deposition, under elevated atmospheric deposition, and under elevated deposition plus mitigation with dolomite. N flux between litterfall and 12 months later indicated a net loss in all-species litter of up to 7.3 kg N·ha–1 and a retention of up to 0.6 kg N·ha–1 in oak. P flux included losses in all species in ambient and in dolomite treatments of up to 0.19 kg P·ha–1 and gains of up to 0.12 kg P·ha–1 in oak in all treatments. Oak mineralized Ca at an average across treatments of 4.6 kg Ca·ha–1 compared with 16 kg Ca·ha–1 in all species, with half of that when trees were dormant. Percent immobilization and release over initial litter were greater in oak than in all species, but nutrient fluxes were lower in oak than in all species because of low oak litter mass. Elevated deposition lowered N and increased P immobilization. Dolomite appeared to affect early N dynamics only. With an increase in litterfall mass when forests mature, these effects are also likely to increase.
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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 | 0,001 | 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 ».