Changes in leaf functional traits of <i>Phoebe chekiangensis</i> underplanted in moso bamboo forests with different densities
Notice bibliographique
Résumé
Leaf functional traits are sensitive to environmental changes and are a current hotspot in ecology. The objective of this study was to explore the changes in leaf functional traits of Phoebe chekiangensis underplanted in moso bamboo forests with different densities. Leaf functional traits of P. chekiangensis were determined, and their relationships were investigated. Results showed that leaf area (LA) and specific leaf area (SLA) increased with the increase of bamboo forest density, and they were significantly lower at 1350 individual·ha −1 than that of 2250 individual·ha −1 . However, leaf thickness (LT) and leaf mass per unit area (LMA) showed an opposite trend, and they were significantly higher at 1350 individual·ha −1 than that of 2250 individual·ha −1 . No significant difference was found in chlorophyll a (Ca), chlorophyll b (Cb), total chlorophyll (Ca + Cb), and total carotenoids (Car) among the three treatments. Ca/Cb showed a decreasing trend, and it was significantly higher at 1350 individual·ha −1 than that of 2250 individual·ha −1 . Leaf nitrogen (N) concentration increased with the increase of bamboo forest density, and it was significantly higher at 2250 individual·ha −1 than that of 1350 individual·ha −1 . C/N decreased, and it was significantly higher at 1350 individual·ha −1 than that of 2250 individual·ha −1 . LT was positively correlated with LMA, and negatively correlated with SLA. N concentration was positively correlated with SLA, and negatively correlated with LMA. Significant positive correlation between Ca + Cb and C concentration was observed. In conclusion, the leaf functional traits of P. chekiangensis could compensate for light deficiency through certain trait variations and combinations and better adapt to the environment.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».