Spatiotemporal dynamics of abiotic and biotic properties explain biodiversity–ecosystem‐functioning relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is increasing evidence that spatial and temporal dynamics of biodiversity and ecosystem functions play an essential role in biodiversity–ecosystem‐functioning (BEF) relationships. Despite the known importance of soil processes for forest ecosystems, belowground functions in response to tree diversity and spatiotemporal dynamics of ecological processes and conditions remain poorly described. We propose a novel conceptual framework integrating spatiotemporal dynamics in BEF relationships and hypothesized a positive tree species richness effect on soil ecosystem functions through the spatial and temporal stability of biotic and abiotic soil properties based on species complementarity and asynchrony. We tested this framework within a long‐term tree diversity experiment in Central Germany by assessing soil ecosystem functions (soil microbial properties and litter decomposition) and abiotic variables (soil moisture and surface temperature) for two consecutive years in high spatial and temporal resolution. Tree species richness and identity had significant effects on soil properties (e.g., soil microbial biomass). Structural equation modeling revealed that overall soil microbial biomass was partly explained by (1) enhanced temporal stability of soil surface temperature and (2) decreased spatial stability of soil microbial biomass. Overall, spatial stability of soil microbial properties was positively correlated with their temporal stability. These results suggest that spatiotemporal dynamics are indeed crucial determinants in BEF relationships and highlight the importance of vegetation‐induced microclimatic conditions for stable provisioning of soil ecosystem functions and services.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».