Successional and Intraspecific Variations in Leaf Traits, Spectral Reflectance Indices and Herbivory in a Brazilian Tropical Dry Forest
Notice bibliographique
Résumé
Leaf traits are good indicators of ecosystem functioning and can affect herbivory and leaf reflectance patterns, allowing a better understanding of changes in environmental conditions, such those observed during forest natural regeneration. The aim of this study was to evaluate the intraspecific variation in leaf traits and their influence on the pattern of herbivory and leaf reflectance in three species distributed along a successional gradient (early, intermediate and late stages) in a tropical dry forest (TDF) in northern Minas Gerais, Brazil. We sampled individuals of the following abundant tree species that occurred in multiple successional stages: Cenostigma pluviosum , Handroanthus ochraceus , and Tabebuia reticulata . We collected 10 leaves from each tree to determine the contents of chlorophyll a, b, and total, carotenoids and water, as well as the percentage of leaf area removed by herbivores and leaf specific mass (LSM). We also measured five spectral reflectance indices (Normalized Difference Vegetation Index-NDVI, Simple Ratio-SR, modified Normalized Difference-nND, modified SR-mSR and Water Index-WI) using a portable spectrometer. Our results showed intraspecific differences in most leaf traits along the successional gradient, suggesting that local adaptation may play an important role in plant community assembly. However, herbivory only differed for H. ochraceus in early and intermediate stages, but it was not affected by the leaf traits considered here. Spectral reflectance indices also differed among successional stage for all species together and for each species separately, except for T. reticulata in intermediate and late stages. Thus, leaf spectral signatures may be an important tool to the remote detection of different successional stages in TDFs, with implications for forest management.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».