Tree species diversity promotes litterfall productivity through crown complementarity in subtropical forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of niche complementarity for driving the positive biodiversity–ecosystem productivity relationship has been widely recognized, but there is scant evidence regarding the role of tree canopy structure on this relationship. Litterfall productivity is proportional to forest net primary productivity in natural forests, and we hypothesized that litterfall productivity would increase with tree species diversity via increased tree crown complementarity. We investigated annual litterfall productivity, species diversity, tree crown architecture, soil moisture content, soil carbon content and stand age across 28 subtropical forest plots in eastern Zhejiang province, China. Simple linear regression was used to examine bivariate relationships among rarified species richness, crown complementarity, total crown volume, soil moisture content, soil carbon content, stand age and litterfall productivity. Structural equation modelling was employed to quantify the direct and indirect effects of species richness on litterfall productivity through tree crown complementarity. Litterfall productivity increased with rarefied species richness via increasing crown complementarity rather than total crown volume. Species richness, crown complementarity and litterfall productivity increased with soil moisture content, while crown complementarity and litterfall productivity increased with soil carbon content. Neither species richness nor crown complementarity increased with stand age, even though litterfall productivity increased with stand age. Synthesis . Our study provides evidence for the strong role of tree crown assembly in shaping ecosystem functions in complex natural forests. Our findings suggest that crown spatial complementarity among trees operates mechanistically to drive the positive tree species diversity–litterfall productivity relationship in subtropical forests. We argue that community and/or ecosystem ecology would benefit from more attention to crown variability among coexisting tree species.
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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) | 0,002 | 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 ».