Typhoon effects on litterfall in a subtropical forest
Notice bibliographique
Résumé
The litterfall in a subtropical broadleaf forest within the Fushan Experimental Forest in northeastern Taiwan was monitored for 9 years. Mean annual litterfall was very sensitive to typhoon frequency and intensity, ranging from 3 to 11 Mg·ha 1 ·year 1 . Litterfall was significantly higher in years with strong typhoons than in years without typhoons, and the number of strong typhoons explained 82% of interannual variation in litterfall. Nutrient-use efficiency (dry mass/nutrients in litterfall) was high for N, but low for P compared with other tropical forests. This result supports the idea that the study forest is P limited but not N limited. Nutrient loss via litterfall represents a large percentage of aboveground biomass, especially during years with strong typhoons (e.g., 19%41%, 15%40%, 5%12%, for N, P, and K, respectively). Forests that experience infrequent wind disturbance (e.g., temperate or boreal forests) can gradually regain any lost nutrients prior to the next disturbance; this is different from the situation observed in the Fushan Experimental Forest. At Fu-shan the pattern of not responding to typhoons with a flush of new growth appears to be an adaptation to the frequency with which there are multiple typhoons affecting the forest in a single year. Nutrient loss in litterfall caused by frequent typhoon disturbances appears to limit tree growth and contributes to the very low canopy height of the Fushan Experimental Forest.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».