Use of Spectral Analysis to Detect Changes in Spatial Variability of Forest Floor Properties
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how silvicultural interventions affect soil spatial variability will improve our ability to predict forest ecosystem function in response to different degrees of management intensity. We demonstrate the use of spectral analysis, a geostatistical technique, to understand how management interventions affect soil spatial variability. The technique was applied to determine whether an intensive vegetation control treatment modifies the spatial patterns of soil microclimate and soil quality indicators: microbial biomass C (SMB‐C) and N (SMB‐N) as well as net N mineralization rate. A secondary objective was to investigate the contribution of soil microclimate factors to the explanation of spatial patterns of microbial biomass (C and N). Measurements were performed on transects laid out in two plots: a plot that was undisturbed since clearcut and replanted 11‐yr earlier with white pine ( Pinus strobus L.) and another plot which was subject to annual herbicide application during 4 yr following reforestation with white pine. Forest floor temperature (TEMP) and water content (WC), net N mineralization rate and SMB‐C and SMB‐N concentrations were measured every 25 cm along each transect. Spatial patterns were assessed using spectral analysis. In the two plots, microclimatic variables and SMB‐N presented complex spatial patterns with several scales of spatial dependency, whereas SMB‐C and net N mineralization did not demonstrate a spatial pattern at this scale of observation. In the herbicide‐treated plot, the spatial pattern of SMB‐N was influenced by the plantation grid. Herbicide applications markedly decreased spatial variability of forest floor properties. In some frequencies, SMB‐N was markedly positively correlated with forest floor layer WC but not with forest floor TEMP.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».