Biomass accumulation in trees and downed wood in northern hardwood forests: Repeated measures of a successional chronosequence in New Hampshire, USA
Notice bibliographique
Résumé
Successional, second-growth forests dominate much of eastern North America; thus, patterns of biomass accumulation in standing trees and downed wood are of great interest for forest management and carbon accounting. The timing and magnitude of biomass accumulation in later stages of forest development are not fully understood. We applied a “chronosequence with resampling” approach to characterize live and dead biomass accumulation in 16 northern hardwood stands in the White Mountains of New Hampshire. Live aboveground biomass increased rapidly and leveled off at about 350 Mg/ha by 145 years. Downed wood biomass fluctuated between 10 and 35 Mg/ha depending on disturbances. The species composition of downed wood varied predictably with overstory succession, and total mass of downed wood increased with stand age and the concomitant production of larger material. Fine woody debris peaked at 30–50 years during the self-thinning of early successional species, notably pin cherry. Our data support a model of northern hardwood forest development wherein live tree biomass accumulates asymptotically and begins to level off at ∼140–150 years. Still, 145-year-old second-growth stands differed from old-growth forests in their live ( p = 0.09) and downed tree diameter distributions ( p = 0.06). These patterns of forest biomass accumulation would be difficult to detect without a time series of repeated measurements of stands of different ages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».