Spatial variability of foliar nitrogen in the Adirondack Park, New York
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores the relationship between the physical environment and the spatial pattern of the concentration of nitrogen in tree leaves, or foliar N. Maps of foliar N are of great interest due to relationships among foliar N, forest production, and N cycling. I propose that the spatial variability of foliar N is the outcome of a localized process involving species functional traits, the environment experienced by the species, and human' effect on that environment. I obtained species-level and whole-canopy foliar N data from a diverse set of seventy-five forest plots within the Adirondack Park, New York. These plots contained a wide range of variation in foliar N and six factors hypothesized to control its spatial distribution (i.e. spatial controls): species composition, atmospheric N deposition, disturbance history, temperature, moisture availability, and bedrock geology. I also used a subset of the field data and imagery from the Hyperion hyperspectral sensor to predict whole-canopy foliar N with thirty-meter spatial resolution across two 185x7.7 km satellite images. Analysis of the field and satellite foliar N datasets against descriptions of spatial controls obtained from field surveys and a geographic information system (GIS) revealed that species composition was the primary control on the spatial pattern of whole-canopy foliar N. In fact, inter-specific variation in the functional trait of mean foliar N accounted for 93% of the variation in the field whole-canopy foliar N data. The remaining intraspecific variability was related to all six hypothesized spatial controls, and especially to the anthropogenic controls of N deposition and disturbance history. Interestingly, the marked species differences in foliar N response to a single spatial control of N deposition, or to multiple spatial controls were strongly related to species' functional traits of leaf mass per area (LMA) and shade tolerance. In sum, I found the inter- and intra-specific sources of variability to explain 97% of the spatial variability in my field whole-canopy foliar N dataset. Given this evidence, I strongly suggest that maps of foliar N can be further developed as tools to discover fundamental ecological principles and indicate ecosystem response to environmental impacts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».