Influence of aerially seeded <i>Pinus massoniana</i> plantations on soil quality in severely eroded and degraded land of subtropical China
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation restoration is widely used to reduce soil erosion and control soil degradation, which is conducive to improving soil quality. Aerial seeding is an effective vegetation recovery method that has been applied in large areas with severe soil erosion in China. Pinus massoniana is not only a typical native coniferous tree species, but also a pioneer tree species for vegetation recovery in subtropical China. This study evaluates the soil quality of aerially seeded P. massoniana plantations of different stand ages and examines the vegetation factors affecting soil quality. Principal component analysis and Pearson correlation analysis were used to determine the minimum data set (MDS) for developing a soil quality index. The relationship between soil quality and vegetation factors was analyzed using redundancy analysis. The MDS was established with soil bulk density, field water capacity, non-capillary porosity, total nitrogen, soil organic matter, and pH. The results showed that the soil quality significantly increased with vegetation recovery age at 0–20 and 20–50 cm soil depths. The soil quality of the surface layer was mainly affected by understory vegetation and litter, whereas that of the deep layer was mainly affected by trees. Therefore, the appropriate management of P. massoniana forest, achieved by appropriately extending forest management rotation, replanting broad-leaved trees, and minimizing the damage to understory vegetation and litter, is essential for effectively improving soil quality.
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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) | 0,000 | 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 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 ».