Global evidence on nitrogen saturation of terrestrial ecosystem net primary productivity
Notice bibliographique
Résumé
The continually increasing nitrogen (N) deposition is expected to increase ecosystem aboveground net primary production (ANPP) until it exceeds plant N demand, causing a nonlinear response and N saturation for ANPP. However, the nonlinear response of ANPP to N addition gradient and the N saturation threshold have not been comprehensively quantified yet for terrestrial ecosystems. In this study, we compiled a global dataset of 44 experimental studies with at least three levels of N treatment. Nitrogen response efficiency (NRE, ANPP response per unit N addition) and the difference in NRE between N levels (ΔNRE) were quantified to test the nonlinearity in ANPP response. We found a universal response pattern of N saturation for ANPP with N addition gradient across all the studies and in different ecosystems. An averaged N saturation threshold for ANPP nonlinearity was found at the N addition rates of 5–6 g m −2 yr −1 . The extent to which ANPP approaches N saturation varied with ecosystem type, N addition rate and environmental factors. ANPP in grasslands had lower NRE than those in forests and wetlands. Plant NRE decreased with reduced soil C:N ratio, and was the highest at intermediate levels of rainfall and temperature. These findings suggest that ANPP in grassland or the ecosystems with low soil C:N ratio (or low and high rainfall or temperature) is easier to be saturated with N enrichment. Overall, these results indicate that the beneficial effect of N deposition on plant productivity likely diminishes with continuous N enrichment when N loading surpasses the N saturation threshold for ANPP nonlinearity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».