Soil‐associated drivers of plant traits and functional composition in Atlantic Forest coastal tree communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The severe deforestation of Brazil’s Atlantic Forest and the increasing effects of climate change underscore the need to understand how tree species respond to climate and edaphic factors. To identify the most important environmental drivers of coastal Atlantic Forest diversity and functional composition, we studied 42 plots of coastal Atlantic Forest (restinga), which has a high diversity of plant communities and spans strong environmental gradients. We examined how forest physiognomy and functional composition respond to changes in the environment, hydraulic, and soil properties. We tested different hypotheses relating the roles of nutrients and soil water availability in driving shifts in tropical forest diversity and functioning. We collected wood samples and leaves from ˜85% of the plant species identified in the forest inventory and estimated the community‐weighted tree height, aboveground biomass, basal area of individual plants, specific leaf area, wood density, and the total tree biomass per community by the sum of all trees’ aboveground biomass per plot. We measured water table depth and 24 physicochemical soil parameters. Hypotheses relating to these factors were formalized via both generalized additive models and piecewise structural equation models and null models of community assembly. Increasing drought, as reflected by increasing water table depth, coarse sand, and soil concentration of aluminum (>6 cmol/kg), was found to be a primary driver of shifts in all measured functional traits. Water table depth was found to be the main environmental driver of restinga species diversity, but shifts in species richness were largely decoupled from functional richness and functional dispersion. Our results suggest that decreases in soil water availability are a central driver of local phenotype–environment matching and that increasing water limitation increases the role of environmental filtering on multiple traits. Our results show that drought leads to a strong convergence (standardized effect size < −1.95) in forest function and leads to shifts to smaller statured forest in particular. These findings reveal important differences in the drivers of forest structure and functioning, suggesting that changes in local spatial variation in soil and moisture variables will be a central issue in restinga management and conservation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».