Tree growth, foliar chemistry, and nitrogen cycling across a nitrogen deposition gradient in southern Appalachian deciduous forests
Notice bibliographique
Résumé
The declining health of high-elevation red spruce (Picea rubens Sarg.) and Fraser fir (Abies fraseri (Pursh) Poir.) in the southern Appalachian region has long been linked to nitrogen (N) deposition. Recently, N deposition has also been proposed as a source of negative health impacts in lower elevation deciduous forests. In 1998 we established 46 plots on six sites in North Carolina and Virginia dominated by American beech (Fagus grandifolia Ehrh.), sugar maple (Acer saccharum Marsh.), and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt). We evaluated several response variables across an N deposition gradient, including annual basal area growth; foliage percent N, Al, P, K, Mg, and Ca; and forest floor percent N, Mg, and C, pH, and potential net nitrification and N mineralization rates. We found a significant linear relationship between N deposition and basal area growth in sugar maple, but not in American beech or yellow birch. In addition, we found a significant relationship between N deposition and foliar chemistry (foliar %N in all species, foliar Mg/N and %K in sugar maple, and %P in sugar maple and yellow birch). Foliar %N of the three studied species was high relative to values reported in other studies in the United States and Canada. Several forest floor response variables (%N, C/N, pH, Mg/N, and potential net nitrification and N mineralization rates and nitrification/mineralization fractions) were also correlated with N deposition. The correlations between the above response variables and N deposition are consistent with the influence of chronic N deposition on forested ecosystems measured in other regions and suggest that chronic N deposition may be influencing forest structure and chemistry within the southern region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».