Tree light capture and spatial variability of understory light increase with species mixing and tree size heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Mixed and multi-layered forest ecosystems are sometimes more productive than monospecific and single-layered ones. It has been suggested that trees of different species and sizes occupy complementary positions in space, which would act as a mechanism to increase canopy light interception and wood production. However, greater canopy light interception reduces the average amount and variability of transmitted radiation, offering fewer opportunities for all species to regenerate and to maintain forest heterogeneity in the long run. We investigated whether increasing overstory heterogeneity indeed results in greater canopy light interception and lower variability in transmittance. We modeled the three-dimensional structure of forest stands with three typical forest structures, 10 mixtures of four tree species, and three different basal areas. We used the forest light interception model SamsaraLight and performed three-way analyses of covariance to analyze the effects of the three varied components of forest heterogeneity. We found no evidence that increasing structural heterogeneity increases canopy light interception. However, the light interception by mixed canopies was greater than the weighted average of light interception by the corresponding pure canopies. Variability in transmittance increased in some cases with compositional heterogeneity and, to a lesser extent, with tree size inequalities. The advantage of heterogeneous forests is in opportunities for natural regeneration, as well as in opportunities to enhance canopy light interception.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».