Arctic Plant Responses to Climate Warming: It’s Not all about Nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is increasing air and soil temperatures in the Arctic, likely enhancing microbial activity. Consequently, increased decomposition rates of soil organic matter and increasing nutrient supply to tundra vegetation can be expected. The impacts of experimental warming and fertilization on growth have been investigated by studying the availability of macronutrients such as N, P and C. However, other macronutrients such as S, Ca, Mg, K, and micronutrients such as Fe, Mn, Cu, and Zn have received little research attention to determine their function, biogeochemical cycling, and effect on vegetation growth in response to warming. This study investigated the impact of experimental warming responses on availability and accumulation of the latter nutrients in the principal plant species located in mesic birch hummock tundra near Daring Lake, Northwest Territories in the Canadian Low Arctic Tundra. Plants were sampled in 2011 from the replicated summer greenhouse treatment that was established in 2004. In response to warming, the principal evergreen shrub (Rhododendron) had the most enhanced growth, followed by the deciduous shrub (Birch). Since the total plant pools of these nutrients were also enhanced in the evergreen, my results strongly suggest that availability of these nutrients was not limiting growth. By contrast, the birch total plant nutrient pools were not enhanced and significant decreases in Mg, S, and K leaf concentrations were observed, suggesting that these elements may be limiting birch growth. Together, our results suggest that plant growth response to climate change in the low Arctic may depend on previously overlooked nutrient elements, and that deciduous shrub growth may be constrained relative to the evergreen response as the arctic climate warms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».