The ecological stoichiometry and interrelationship between litter and soil under seasonal snowfall in Tianshan Mountain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Changes in snow cover caused by global climate change will profoundly affect the process of litter decomposition and soil nutrient cycling in terrestrial ecosystems. The presence of seasonal snow cover during the winter has a significant impact on forest ecosystems. The goals of this study were to explore how seasonal snow cover modulates litter decomposition dynamics and elemental cycling in forest ecosystems, and to characterize the ecological stoichiometry of nutrients in the leaf litter and soils over time. Seasonal snowfall leads to different snow depths on the ground, especially when comparing forest gaps to closed canopy. Snow cover in this study was categorized as absent, thin, intermediate, and thick according to depth ( n = 4 treatments). Leaf litter and underlying soils were sampled in plots from each category of snow cover over the course of multiple seasons (i.e., the freeze–thaw period, deep‐freeze period, thaw period, pre‐growth season, and late growth season). The carbon, nitrogen, and phosphorus concentration of leaf litter and soils were determined at each stage. The litter decomposition rate and nutrient concentration were largely dependent on the thickness of the snowpack formed by seasonal snowfall. Overall, variability in the ecological stoichiometry of elements in the leaf litter and soils was small. However, in the leaf litter, carbon, nitrogen, and phosphorus concentrations and their stoichiometric ratios differed across the snow cover gradient during the winter when snow was present, but not when snow was absent in the warmer months. Thicker snowpacks better maintained litter decomposition and kept nutrient levels stable. Furthermore, correlations between leaf litter and soil ecological stoichiometry were affected by seasonal snow cover, with element concentration also varying over time.
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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 | 0,000 | 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 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 ».