Differences in fine root traits between early and late-successional tree species in a Chinese subtropical forest
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to compare fine root (≤2 mm diameter) traits (i.e. biomass distribution and architecture) of three tree species (Alniphyllum fortunei, Liquidambar formosana and Cyclobalanopsis glauca) growing in a mixed-species stand in a subtropical forest. Fine root samples were collected using soil cores. The collected samples were scanned with the Win-RHIZO system to analyse architectural parameters and were then oven-dried to determine dry mass. Fine roots of the three species were mainly distributed in the top 15 cm of soil and decreased with soil depth across all horizontal distances. C. glauca had the highest fine root biomass at 15–30 cm depth at 1.0 m from the tree trunk. The specific fine root area (SRA) and the length (SRL) were the highest for C. glauca, followed by L. formosana and A. fortunei. These species use different soil exploitation strategies. The early-successional species (A. fortunei and L. formosana) increase their fine root biomass and length through high carbon investment, whereas late-successional species (C. glauca) increase nutrient uptake efficiency via changes in fine root morphology and higher SRA and SRL values. In secondary broadleaved forest management and mixed plantation establishment, root trait differences among tree species and their effects on belowground competition and species coexistence should be considered.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».