Humus buildup in boreal forests: effects of litter fall and its N concentration
Notice bibliographique
Résumé
This synthesis paper presents a model for estimating the buildup of soil organic matter in boreal deciduous and coniferous forests. A basic model was developed using data from a well-studied Scots pine (Pinus sylvestris L.) forest (SWECON site) and based on limit values for litter decomposition and amounts of litter fall. A local validation gave a calculated humus accumulation that differed by 8% from the amount measured in the stand. This model was further validated using data for humus accumulated for 2984, 2081, and 1106 years, predicting an accumulation close to the measured amount, and for needle litter the missing fractions were 16, 17, and 6%, respectively, for the three groups. The limit value for litter decomposition is negatively related to the litter's initial N concentration; thus, N-rich litter should have a larger resistant fraction left than N poor. This relationship was validated using nine paired stands of monocultures: eight pairs of Scots pine and Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and one pair of red alder (Alnus rubra Bong.) and Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). The measured amount of SOM was related to foliar litter fall and its N concentration. In all cases the more N-rich litter gave in all cases the more N-rich Norway spruce litter gave a significantly higher accumulation of humus for Norway spruce in spite of a higher litter fall for Scots pine. Also, red alder gave more SOM than Douglas-fir and in an expected relation to the litter N concentration. A consequence of this would be that C sinks of different efficiencies or capacities would tend to accumulate SOM at different rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».