Litter decomposition and nutrient dynamics of four macrophytes in intact, restored, and constructed freshwater marshes of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The restoration and construction of wetlands offer opportunities to rewet soils, inhibit decomposition, and enhance nutrient retention in decomposing litters. Here, we report the decomposition rates and nutrient dynamics of macrophyte litters in intact, restored, and constructed wetlands. A 2.1‐year litterbag experiment of four common freshwater macrophytes ( Phalaris arundinacea , Phragmites australis , Scirpus cyperinus , and Typha latifolia ) was conducted in eight freshwater marshes (three intact, four restored, and one constructed) within three sites in Manitoba and Ontario, Canada, which varied in restoration age, inundation periods, and surrounding land uses. Litter mass loss and N and P dynamics were measured. Litter decomposition rates ( k ) followed the order of P. arundinacea (0.42 ± 0.03 year −1 ) > T. latifolia (0.31 ± 0.03 year −1 ) > P. australis (0.19 ± 0.01 year −1 ) > S. cyperinus (0.13 ± 0.01 year −1 ) in most wetlands and were positively correlated to the initial litter N concentration. Litters decomposed fastest under seasonally inundated conditions rather than permanent inundation. N and P retention in litters were significantly affected by both initial litter N and P concentration and wetland surrounding land uses. After 2.1 years of decomposition, the N:P ratio of all litters converged to 20 to 28:1, regardless of the initial litter N:P ratio or N or P concentrations. The effectiveness of wetland restoration in slowing decomposition and enhancing nutrient accumulation depends on the quality of the input litters and wetland characteristics, including inundated periods and surrounding anthropogenic disturbances.
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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 ».