The Seasonal Impact of Thinning Intensities on Soil Carbon Cycling in the Lesser Xing’an Range, Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Forest degradation, driven by human and natural factors, diminishes ecological functions and carbon storage. Understanding the complex dynamics of soil carbon pools is crucial for the global carbon cycle, although these dynamics are poorly understood. This study examines how different thinning intensities influence seasonal soil carbon cycling in degraded forests. ANOVA revealed significant differences in soil properties across treatments (p < 0.05). Redundancy analysis and random forest analyses were used to explore relationships among thinning intensities, soil properties, and carbon sequestration. Thinning significantly altered soil attributes, as revealed by field experiments and data analysis. Moderate thinning (20% intensity) significantly enhanced litter retention and soil nutrient levels year-round (p < 0.05). Seasonal variations affected soil carbon dynamics and lower thinning intensities improved carbon sequestration in spring and summer. Conversely, higher thinning intensities led to carbon loss in autumn and winter. Litter carbon, fine root carbon, and correction factor significantly respond to thinning intensities year-round as examined through redundancy analysis and random forest analyses. Findings indicate moderate thinning effectively enhances soil carbon sequestration in degraded forests. Strategically planned thinning could aid climate change mitigation by boosting forest soil carbon storage, influencing forest management and conservation.
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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 ».