Does forest tree species composition impact modelled soil recovery from acidic deposition?
Notice bibliographique
Résumé
Acidic deposition depleted soil base cation pools throughout central Ontario, particularly during the second half of the 20th century. While sulfur (S) and nitrogen (N) deposition have declined in recent decades, forest harvesting may continue to remove base cations from soils, highlighting the need for reliable soil chemistry forecasts. This study investigated whether differences in soil chemistry among forest plots dominated by different tree species affected predictions using a dynamic biogeochemical model, the Very Simple Dynamic model. Soil base saturation was modelled from 1850 to 2100 in plots dominated by balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.), eastern hemlock (Tsuga canadensis (L.) Carr.), white pine (Pinus strobus L.), sugar maple (Acer saccharum Marsh.), or yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.). Three scenarios that manipulated future atmospheric S and N deposition and forest harvesting (2020–2100) were applied. When future atmospheric S and N deposition remained at 2020 levels and harvesting continued, base saturation increased marginally (2.0%–4.5%) in all plots. Further increases in base saturation were minor (∼1%) by 2100 when deposition reductions were implemented. When future forest harvesting was excluded, soil base saturation increased 3.4%–8.5% from 2020 to 2100. These results suggest that tree species composition has minimal influence on modelled soil chemistry forecasts in response to changes in acidic deposition, and such models can be broadly applied for regional predictions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».