A compartmentation approach to deconstruct ecosystem carbon fluxes of a Moso bamboo forest in subtropical China
Notice bibliographique
Résumé
Moso bamboo ( Phyllostachys edulis ) forests are a vital resource in subtropical China, known for their high carbon (C) sequestration capacity. However, the dynamic processes of C fluxes within each component (canopy, culm, and soil) and their individual contributions, particularly during on- and off-years, remain unclear. A 2-year field experiment was conducted to investigate the dynamics of C fluxes from the canopy, culm, and soil (partitioned into heterotrophic, rhizome, and stump respiration) and their contributions to net ecosystem productivity (NEP) in a representative Moso bamboo forest in the subtropical region of China. The average annual NEP of the Moso bamboo forest was 7.31 ± 2.76 t C·ha –1 . Specifically, the canopy’s annual net C uptake was 17.30 ± 3.23 tC·ha –1 , accounting for 237% of NEP. In contrast, C emissions from heterotrophs, culms, rhizomes, and stumps were 5.37 ± 1.20, 2.18 ± 1.05, 1.29 ± 0.04, and 1.15 ± 0.33 t C·ha –1 , accounting for −73%, −30%, −18%, and −16% of NEP, respectively. The NEP, net cumulative C uptake in the canopy, and C emissions from the respiration of heterotrophs and stumps were all significantly higher during on-years when compared to off-years, whereas C emissions from bamboo culms displayed opposite trends. These findings offer a new approach for quantifying the C budgets of Moso bamboo forests and provide valuable insights into the C cycling processes in forest ecosystems. • Contribution of each component of forest ecosystem to NEP was observed for the first time. • Average annual NEP of the Moso bamboo forest was 7.31 ± 2.76 t C ha -1 . • Canopy and culm contributed 237% and -30% to NEP, respectively. • Heterotrophic, rhizome and stump contributed -73%, -18% and -16%, respectively. • The NEP, canopy C uptake and soil C emissions were higher in on-year than off-year.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».