Boreal coniferous forest density leads to significant variations in soil physical and geochemical properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. At the northernmost extent of the managed forest in Quebec, Canada, the boreal forest is currently undergoing an ecological transition between two forest ecosystems. Open lichen woodlands (LW) are spreading southward at the expense of more productive closed-canopy black spruce–moss forests (MF). The objective of this study was to investigate whether soil properties could distinguish MF from LW in the transition zone where both ecosystem types coexist. This study brings out clear evidence that differences in vegetation cover can lead to significant variations in soil physical and geochemical properties.Here, we showed that soil carbon, exchangeable cations, and iron and aluminium crystallinity vary between boreal closed-canopy forests and open lichen woodlands, likely attributed to variations in soil microclimatic conditions. All the soils studied were typical podzolic soil profiles evolved from glacial till deposits that shared a similar texture of the C layer. However, soil humus and the B layer varied in thickness and chemistry between the two forest ecosystems at the pedon scale. Multivariate analyses of variance were used to evaluate how soil properties could help distinguish the two types at the site scale. MF humus (FH horizons horizons composing the O layer) showed significantly higher concentrations of organic carbon and nitrogen and of the main exchangeable base cations (Ca, Mg) than LW soils. The B horizon of LW sites held higher concentrations of total Al and Fe oxides and particularly greater concentrations of inorganic amorphous Fe oxides than MF mineral soils, while showing a thinner B layer. Overall, our results show that MF store three times more organic carbon in their soils (B+FH horizons, roots apart) than LW. We suggest that variations in soil properties between MF and LW are linked to a cascade of events involving the impacts of natural disturbances such as wildfires on forest regeneration that determines the vegetation structure (stand density) and composition (ground cover type) and their subsequent consequences on soil environmental parameters (moisture, radiation rate, redox conditions, etc.). Our data underline significant differences in soil biogeochemistry under different forest ecosystems and reveal the importance of interactions in the soil–vegetation–climate system for the determination of soil composition.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».