Nutrient distribution in Picea likiangensis trees growing in a plantation in West Sichuan, Southwest China
Notice bibliographique
Résumé
We measured nutrient distribution of Picea likiangensis (Franchet) E. Pritzel var. balfouriana trees growing in a plantation by field investigations, sample tree and plot harvest in West Sichuan, Southwest China. Based on the results in this study, the total biomass of plant compartments in plantation ecosystem was 114 829.1 kg ha–1. Tree, shrub, herb, bryophyte and litter layers accounted for 93.9%, 0.9%, 0.02%, 0.04%, 5.2%, respectively. The total biomass of tree layers was 107 817.1 kg ha–1. Needles, branches, stem wood, stem bark and roots accounted for 13.2%, 19.7%, 42.3%, 10.0% and 14.8%, respectively. The concentration of the nutrients was generally highest in the actively growing parts of the trees (e.g. needles) and lowest in the structural and not actively growing parts (e.g. stem wood). On the other hand, the concentrations of N, P, K and Mg were generally higher in the current year needles and branches than in the older needles and branches. These nutrient concentrations were also higher in the upper stem wood and bark than in the lower stem wood and bark, and in small roots than in large roots, whereas the opposite patterns were observed for the concentration of Ca in these compartments. The results will be helpful in understanding the nutrient behavior in a highly productive forest plantation and thereby providing decisive information for their sustainable management.
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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 ».