Biomass, productivity and allocation patterns in tropical old-growth and logged-over forests in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how tropical forest structure and function change during the decades after logging is a key research challenge. This thesis reports functional traits, forest structure, biomass, net primary productivity (NPP) and allocation, as well as their controlling factors in an old-growth forest and a 54-year-old logged-over forest in Ghana. By analyzing root traits, I found fine-root biomass, root length, surface area, and root tissue density were higher in the logged-over forest, whereas the old-growth forest had higher specific root length and specific root area. I also found divergent exploitation strategies between the two forests; plants in the old-growth forest produced thinner roots, which increase resource uptake efficiency, while plants in the logged-over forest had thicker roots, which are associated with greater resource conservation. Through correlation analysis, I found that fine-root mass correlated positively to relative humidity, while absorbed photosynthetically active radiation and fine-root biomass were also positively correlated. Fine-root mass and soil K were also positively correlated, and fine-root necromass correlated positively with soil P. I then explored the relationships between leaf traits, taxonomic (e.g., species richness) or structural (e.g., tree diameter) variables and aboveground biomass (AGB) or coarse wood productivity (CWP) in the two forests. Leaf K related positively to tree biomass in the logged-over forest. Leaf N and P were significantly and positively related to tree productivity in the old-growth forest and logged-over forest. AGB and CWP were mostly explained by the structural variables. The shape and magnitude of the relationships between tree species richness and AGB or CWP differed between the two forests. In addition, I found that leaf area index, mean tree diameter and height were similar between the two forests, but stand density and basal area were higher in the logged-over forest than in the old-growth forest. Total biomass and annual NPP were comparable in both forests, but there was a shift in NPP allocation between wood and fine roots. I conclude that the forest structure, biomass and productivity of the logged-over forest have largely recovered, but the legacy of logging still persists, which is reflected in differences in functional traits and allocation patterns.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».