Forest floor carbon exchange of a boreal black spruce forest in eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study reports continuous automated measurements of forest floor carbon (C) exchange over feathermoss, lichen, and sphagnum micro-sites in a black spruce forest in eastern North America during snow-free periods over three years. The response of soil respiration (Rs-auto) and forest floor photosynthesis (Pff) to environmental factors was determined. The seasonal contributions of scaled up Rs-auto adjusted for spatial representativeness (Rs-adj) and Pff (Pff-eco) relative to that of total ecosystem respiration (Re) and photosynthesis (Peco), respectively, were also quantified. Shallow (5 cm) soil temperature explained 67–86% of the variation in Rs-auto for all ground cover types, while deeper (50 and 100 cm) soil temperatures were related to Rs-auto only for the feathermoss micro-sites. Base respiration was consistently lower under feathermoss, intermediate under sphagnum, and higher under lichen during all three years. The Rs-adj/Re ratio increased from spring through autumn and ranged from 0.85 to 0.87 annually for the snow-free period. The Rs-adj/Re ratio was negatively correlated with the difference between air and shallow soil temperature and this correlation was more pronounced in autumn than summer and spring. Maximum photosynthetic capacity of the forest floor (Pff-max) saturated at low irradiance levels (~200 μmol m−2 s−1) and decreased with increasing air temperature and vapor pressure deficit for all three ground cover types, suggesting that Pff was more limited by desiccation than by light availability. Pff-max was lowest for sphagnum, intermediate for feathermoss, and highest for lichen for two of the three years. Pff normalized for light peaked at air temperatures of 5–8°C, suggesting that this is the optimal temperature range for Pff. The Pff-eco/Peco ratio varied from 13 to 24% over the snow-free period and reached a minimum in mid-summer when both air temperature and Peco were at their maximum. On an annual basis, Pff-eco accounted for 17–18% of Peco depending on the year and the snow-free season totals of Pff-eco were 23–24% that of Rs-adj.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».