Net ecosystem production of a Douglas‐fir stand for 3 years following clearcut harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To investigate the variations in annual and seasonal net ecosystem production ( F NEP ) during the development of a young forest, 3 years of continuous eddy covariance measurements of carbon dioxide (CO 2 ) fluxes were collected following clearcut harvesting and replanting of a coastal Douglas‐fir stand on the east coast of Vancouver Island, BC, Canada. The impact of changing weather and stand structure on F NEP was examined by developing relationships between F NEP and variables such as light, temperature, soil moisture, and leaf area index (LAI). In all 3 years, the stand was a large source of CO 2 (620, 520, and 600 g C m −2 yr −1 in the first, second, and third years, respectively). During this period, the growth of pioneer and understory species resulted in an increase in maximum growing season LAI from 0.2 in the year the seedlings were planted to 2.5 in the third year. The associated increase in annual gross ecosystem production ( P = F NEP − R e , where R e is ecosystem respiration) from 220 g C m −2 yr −1 in the first year to 640 g C m −2 yr −1 in the third year was exceeded by an increase in annual R e from 840 to 1240 g C m −2 yr −1 . Seasonal and interannual variations in daytime F NEP and P were well described by variations in photosynthetically active radiation, temperature, and changes in LAI. Night‐time measurements of R e exponentially increased with 2 cm soil temperature with an average Q 10 of 2 (relative increase in R e for a 10°C increase in temperature) and R 10 ( R e at 10°C) that increased from 2.1 in the first year to 2.5 in the second year to 3.2 μmol m −2 s −1 in the third year. Although the re‐establishment of vegetation in this stand had a major impact on both P and R e , interannual variations in weather also affected annual F NEP . Drought, in the summer of the third year, resulted in early senescence and reduced both P and R e . This resulted in more C being lost from the stand in the third year after harvesting than in the second year.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».