Modelling changes in nitrogen cycling to sustain increases in forest productivity under elevated atmospheric CO <sub>2</sub> and contrasting site conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. If increases in net primary productivity (NPP) caused by rising concentrations of atmospheric CO2 (Ca) are to be sustained, key N processes such as soil mineralization, biological fixation, root uptake and nutrient conservation must also be increased. Simulating the response of these processes to elevated Ca is therefore vital for models used to project the effects of rising Ca on NPP. In this modelling study, hypotheses are proposed for changes in soil mineralization, biological fixation, root nutrient uptake and plant nutrient conservation with changes in Ca. Algorithms developed from these hypotheses were tested in the ecosystem model ecosys against changes in N and C cycling measured over several years under ambient vs. elevated Ca in Free Air CO2 Enrichment (FACE) experiments in the USA at the Duke Forest in North Carolina, the Oak Ridge National Laboratory forest in Tennessee, and the USDA research forest in Wisconsin. More rapid soil N mineralization was found to be vital for simulating sustained increases in NPP measured under elevated vs. ambient Ca at all three FACE sites. This simulation was accomplished by priming decomposition of N-rich humus from increases in microbial biomass generated by increased litterfall modelled under elevated Ca. Greater nonsymbiotic N2 fixation from increased litterfall, root N uptake from increased root growth, and plant N conservation from increased translocation under elevated Ca were found to make smaller contributions to simulated increases in NPP. However greater nutrient conservation enabled larger increases in NPP with Ca to be modelled with coniferous vs. deciduous plant functional types. The effects of these processes on productivity now need to be examined over longer periods under transient rises in Ca and a greater range of site conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».