Effects of Fertilization and Dry-Season Irrigation on Litterfall Dynamics and Decomposition Processes in Subtropical Eucalyptus Plantations
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient management in Eucalyptus plantations is critical for wood production and sustainable development. The biogeochemical mechanisms in Eucalyptus plantations are not fully understood due to changes in the spatiotemporal pattern of precipitation and plantation management. The nutrients released from litterfall are important sources of soil nutrition. We measured the seasonal production of various litterfall types and the proportions of their released nutrients in Eucalyptus urophylla × E. grandis plantations under compound fertilization, dry-season irrigation, and a combined compound fertilization and dry-season irrigation treatment. Our results showed that fertilization increased aboveground biomass and annual litterfall production (except leaf), and that the peak of litterfall production occurred in the rainy season. We found that the decomposition rates of leaf were significantly higher than that of twig, which were mainly controlled by stoichiometric characteristics, followed by soil enzyme activity (β-glucosidase, urease, and polyphenol oxidase). Fertilization decreased the carbon: nitrogen ratio and carbon: phosphorus ratio in litter, and increased soil enzyme activities, which accelerates litter decomposition and nutrient release. Dry-season irrigation increased litter decomposition and only affected the proportion of released potassium by changing the carbon: potassium ratio. Fertilization and dry-season irrigation accelerated the nutrient cycle to enhance compensatory growth. These results help to comprehend the effects of forest management on litterfall dynamics and decomposition processes in Eucalyptus plantations with seasonal drought.
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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)
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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 ».