Effects of leaf litter and environment on bryophytes in boreal forests of Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Bryophytes dominate the forest floor, regulate soil microclimate, and participate in the carbon (C) and nitrogen (N) cycles in coniferous boreal forests, while deciduous stands support a lower bryophyte abundance. Recent increases in fire severity throughout the northwestern boreal forest could result in a shift from conifer to deciduous dominated stands. Although broadleaf litter is hypothesized to be detrimental to bryophytes, little is known regarding the mechanisms through which forest canopies affect moss communities and ecosystem processes. In this study, I explored how canopy type and leaf litter affect bryophyte succession, growth, and associated N2-fixation in interior Alaska. I quantified bryophyte communities in a 163-year chronosequence in deciduous-broadleaf and coniferous stands. Bryophyte communities diverged at about 40 years after fire, with low bryophyte cover in mature deciduous forests and high bryophyte cover in mature coniferous forests, which was associated with increased leaf litter in deciduous stands. I then directly tested leaf litter as the main mechanism explaining this discrepancy in bryophyte abundance between the two forest types using a field-based experiment. I used transplants of a common bryophyte, the feather moss Hylocomium splendens (Hewd) Schimp., in deciduous and coniferous stands with manipulations of broadleaf litter to quantify the impacts of leaf litter on moss growth. I found that leaf litter had a much larger detrimental impact on moss growth than the other environmental characteristics of deciduous and coniferous stands, therefore providing experimental support to this previously hypothesized mechanism. Lastly, feather mosses are known to host N2-fixing cyanobacteria, but little is known regarding how this ecosystem process varies temporally, spatially, or among forest types. I measured N2-fixation rates in feather mosses over three years using stable isotope labelling (15N2). I found that N2-fixation rates were extremely variable among years and were linked to precipitation. Feather moss contribution to ecosystem N-budgets remained low in deciduous stands, while they were much higher and variable in coniferous stands. Changes in canopy composition and associated changes in leaf litter inputs induced by climate change will have profound impacts on moss communities, and may have cascading impacts on forest structure and composition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».