Co-limitation of resources reveals adaptations of a tropical tree to heterogeneous environments along an elevational cline
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Plant species often exhibit significant variation in functional traits in populations along elevational gradients to cope with varying stress conditions. While plant development has been assumed to be most limited by a single resource, growing evidence suggests the potential for interactions of co-limiting resources to impact plant performance. Here, we aimed to determine how light, nitrogen, and water availability influence the growth and physiology of different populations of koa ( Acacia koa ), a tree species of concern that occurs across a large elevational gradient in tropical Hawaii, United States. Methods Populations from three seed sources [low (L), mid (M), and high (H) elevation] were grown in a controlled greenhouse experiment and exposed to co-limiting light, water, and nutrient (nitrogen) conditions. Light response, gas exchange, water status, resource use efficiency, nutrients and shoot non-structural carbohydrate concentrations, and growth and biomass allocation responses were quantified. Results We found that resource co-limitation sometimes interacted to determine responses of the measured parameters. In general, the low elevation (L) koa population was more sensitive to conditions where both moisture and nutrients were limiting, while the high elevation (H) koa population was more sensitive to conditions where either light and moisture or light and nitrogen were co-limiting. The M population performed well overall regardless of resource limitation. Discussion Our findings lend support to the theory that multiple resources limit growth and physiology of populations rather than the traditional view of a single resource limiting performance. Therefore, the possibility that multiple resource limitations drive population differences should be considered when developing population-based guidelines for forest and tree species restoration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».