Thinning Treatments Reduce Deep Soil Carbon and Nitrogen Stocks in a Coastal Pacific Northwest Forest
Notice bibliographique
Résumé
Forests provide valuable ecosystem and societal services, including the sequestration of carbon (C) from the atmosphere. Management practices can impact both soil C and nitrogen (N) cycling. This study examines soil organic C (SOC) and N responses to thinning and fertilization treatments. Soil was sampled at an intensively managed Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) plantation in north-western Oregon, USA. Management regimes—thinning, fertilization plus thinning, and no (control) treatment—were randomly assigned to nine 0.2-ha plots established in 1989 in a juvenile stand. Prior to harvest, forest floor and soil bulk density and chemical analysis samples were collected by depth to 150 cm. During a single rotation of ~40 years, thinning treatments significantly reduced SOC and N stocks by 25% and 27%, respectively, compared to no treatment. Most of this loss occurred in deeper soil layers (below ~20 cm). Fertilization plus thinning treatments also reduced SOC and N stocks, but not significantly. Across all management regimes, deeper soil layers comprised the majority of SOC and N stocks. This study shows that: (1) accurately quantifying and comparing SOC and N stocks requires sampling deep soil; and (2) forest management can substantially impact both surface and deep SOC and N stocks on decadal timescales.
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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 ».