Groundwater Depth Affects Phosphorus But Not Carbon and Nitrogen Concentrations of a Desert Phreatophyte in Northwest China
Notice bibliographique
Résumé
Ecological stoichiometry is an important aspect in the analysis of the changes in ecological system composition, structure, and function and understanding of plant adaptation in habitats. Leaf carbon (C), nitrogen (N), and phosphorus (P) concentrations in desert phreatophytes can be affected by different depths of groundwater through its effect on the adsorption and utilization of nutrient and plant biomass. We examined the biomass, soil organic C, available (mineral) N, and available P, and leaf C, N, and P concentrations of Alhagi sparsifolia grown at varying groundwater depths of 2.5, 4.5, and 11.0 m in 2015 and 2016 growing seasons in a desert-oasis ecotone in northwest China. The biomass of A. sparsifolia and the C, N, and P concentrations in soil and A. sparsifolia showed different responses to various groundwater depths. The leaf P concentration of A. sparsifolia was lower at 4.5 m than at 2.5 and 11.0 m likely because of a biomass dilution effect. By contrast, leaf C and N concentrations were generally unaffected by groundwater depth, thereby confirming that C and N accumulations in A. sparsifolia were predominantly determined by C fixation through the photosynthesis and biological fixation of atmospheric N2, respectively. Soil C, N, and P concentrations at 4.5 m were significantly lower than those at 11.0 m. Leaf P concentration was significantly and positively correlated with soil N concentration at all of the groundwater depths. The C:N and C:P mass ratios of A. sparsifolia at 4.5 m were higher than those at the other groundwater depths, suggesting a defensive life history strategy. Conversely, A. sparsifolia likely adopted a competitive strategy at 2.5 and 11.0 m as indicated by the low C:N and C:P mass ratios. To our knowledge, this study is the first to elucidate the variation in the C, N, and P stoichiometry of a desert phreatophyte at different groundwater depths in an arid ecosystem.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».