Fine root dynamics with stand development in the boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Despite greater importance of below ground in influencing terrestrial carbon and nutrient cycling than above ground, how below‐ground biomass, production, turnover and mortality change with stand development remains poorly understood. 2. Here, we used a postfire boreal forest chronosequence that spanned over 200 years (3, 11, 29, 94, 142 and 205 years since fire) to study how the dynamics of fine roots (≤2 mm in diameter) vary with stand age. We collected 756 sequential cores and 270 ingrowth cores, each separated to layers and live/dead, resulting in a total of 5076 fine root samples to quantify fine root biomass, production, mortality and turnover rates. 3. With stand development, fine root biomass increased from 3 to 94‐year‐old, and declined thereafter, whereas necromass increased to 142‐year‐old and levelled off at 205‐year‐old. Fine root production and turnover increased from 3 to 11‐year‐old stands, and declined thereafter. Fine root mortality increased from 3 to 142‐year‐old stands. 4. Our study, the first to show four simultaneous stand age–dependent below‐ground attributes, indicated that fine roots in young stands turn over faster than in old stands based on the estimates from both sequential and ingrowth cores. Despite some similarities among the studied attributes, the peaks they reached were not the same. Our results suggest that fine root dynamics are influenced by changes in species composition and soil properties associated with stand development in the boreal forest, especially the increase in forest floor nitrogen: phosphorus ratios as stand age increases.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».