Nutritional interactions in mixed species forests: a synthesis
Notice bibliographique
Résumé
For more than a century, scientists have considered whether mixtures of tree species may differ in nutrition and yield relative to monocultures. We review the empirical evidence on the nutritional interactions of tree species in mixtures, including information on foliar nutrition, soil nutrient supply, rates of nutrient input, and patterns of root distribution. Linear effects were most common, with mixtures intermediate in value between monocultures. In some cases, values for mixtures were lower than expected, indicating an antagonistic interaction. A few cases that included nitrogen- fixing species showed a synergistic interaction, with mixtures showing higher values than monocultures. Nutrient concentrations in foliage of Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carrière) were improved in mixtures with other conifers in three studies, in contrast to four studies with mixtures of various conifers and hardwoods that showed no effect of mixtures on foliage nutrient concentrations. Mixtures that combine species with and without the ability to fix atmospheric nitrogen have shown a full range of foliar responses from decreases to increases in phosphorus, to increases in nitrogen, to no effect of mixtures. Rates of litter decomposition usually showed no effect of species mixtures, but a few cases demonstrated both increases and decreases in decomposition relative to monocultures. Pools of soil nutrients generally did not differ between mixtures and monocultures. Root distributions in mixtures of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and beech (Fagus sylvatica L.) were altered in mixtures; compared with monocultures, spruce rooted more shallowly in mixtures with beech, and beech rooted more deeply in mixtures with spruce. General conclusions are limited by the small number of studies that directly addressed mixed-species effects in forests, and the wide variety of observed interactions. Further research would be particularly helpful in identifying situations where nonlinear interactions may develop, including the species and site conditions that promote nonlinear interactions. Neighborhood methods, which analyze the relationship between stand composition and nutritional properties on a small spatial scale, offer great potential for exploring nutritional effects in mixed-species stands.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».