FERTILIZATION AND SOIL AERATION EFFECTS ON GRASSLAND PRIMARY PRODUCTIVITY AND SPECIES DIVERSITY IN A MEADOW STEPPE, NORTHERN CHINA
Notice bibliographique
Résumé
In the grassland ecosystem, soils are subjected to a range of stresses which may affect their physical and biological properties, as well as the plant community biomass. As biomass is affected by long-term soil properties, we sought to establish a direct link between biomass and resilience to fertilization and soil aeration. We evaluated biomass yield in grasslands managed across a gradient of nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K) fertilizers at Hulunbuir in Inner Mongolia, China, from 2014 to 2017. Based on the estimates from the simulated optimization and optimal theoretical regression model, we recommend applying N (231.50-238.82kg ha -1 ), and P (187.25-218.75 kg ha -1 ), and K (28.28-33.32 kg ha -1 ) annually to maximize biomass in the non-aerated grassland. The positive effect of nitrogen and phosphorus on biomass was significantly higher than unfertilized treatment. The effects of aeration on biomass were less explicit. Simultaneously, we compared the Shannon-Wiener Index and Species richness for the suitable fertilizer levels. Shannon-Wiener diversity and Species richness became lower the longer the fertilization treatments lasted. Thus, nutrient resorption is resulting in a decrease in species diversity and richness, while it is an important strategy for increasing plant biomass.
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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 | 0,001 | 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 ».