Tree diversity effects on forest productivity increase through time because of spatial partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Experimental manipulations of tree diversity have often found overyielding in mixed-species plantations. While most experiments are still in the early stages of stand development, the impacts of tree diversity are expected to accumulate over time. Here, I present findings from a 31-year-old tree diversity experiment (as of 2018) in Japan. Results I find that the net diversity effect on stand biomass increased linearly through time. The species mixture achieved 64% greater biomass than the average monoculture biomass 31 years after planting. The complementarity effect was positive and increased exponentially with time. The selection effect was negative and decreased exponentially with time. In the early stages (≤ 3 years), the positive complementarity effect was explained by enhanced growths of early- and mid-successional species in the mixture. Later on (≥ 15 years), it was explained by their increased survival rates owing to vertical spatial partitioning — i.e. alleviation of self-thinning via canopy stratification. The negative selection effect resulted from suppressed growths of late-successional species in the bottom layer. Conclusions The experiment provides pioneering evidence that the positive impacts of diversity-driven spatial partitioning on forest biomass can accumulate over multiple decades. The results indicate that forest biomass production and carbon sequestration can be enhanced by multispecies afforestation strategies.
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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 ».