Effects of long‐term nitrogen addition on water use by <i>Cunninghamia lanceolate</i> in a subtropical plantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The deposition of reactive nitrogen (N) has substantially increased in subtropical regions due to human activities. However, the effects of long‐term N addition on the water‐use efficiency of subtropical forests are poorly understood. Here, we conducted an 11‐year experiment in a subtropical Cunninghamia lanceolate plantation with four N‐addition levels: N0, N1, N2, and N3 (equivalent to 0, 6, 12, and 24 g N m−2 year−1, respectively). A thermal dissipation probe system was used to calculate sap flow, and plant biomass carbon was assessed by field investigation. The whole‐plant water use and water‐use efficiency were estimated. In addition, the δ13C of tree rings was used to indicate the plant intrinsic water‐use efficiency. The results showed that N3 treatment significantly increased the annual sap flow velocity, especially in summer and winter. Annual water use, plant growth, and water‐use efficiency did not significantly differ among the N treatments, but water use tended to be higher in N3 treatment than in N0 treatment. Furthermore, the significant reduction of δ13C in N3 treatment than in N0 treatment supported the inference that N addition could increase water use. We conclude that long‐term addition of high levels (but not of low levels) of N increased whole‐plant water use in C. lanceolate plantations. Our findings indicate that N deposition accompanied by high temperature and drought events may negatively affect water balance in subtropical forests.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».