Positive effects of species mixing on biodiversity of understory plant communities and soil health in forest plantations
Notice bibliographique
Résumé
Mixed-species plantations are increasingly recognized for their potential to maintain forest biodiversity and soil health; however, a comprehensive assessment of their global effectiveness is lacking. To fill this knowledge gap, we conducted a meta-analysis of 7,045 paired observations between mixed-species and monoculture plantations, derived from 311 studies across diverse forest ecosystems worldwide. Our results show that mixed-species plantations significantly increased understory plant biomass, cover, and species richness by 32.6%, 55.4%, and 32.2%, respectively, compared to monocultures. Furthermore, the Shannon and Pielou diversity indices increased by 28.2% and 8.6%, respectively, and the Simpson index increased by 9.6%. When understory shrub and herbaceous species were considered separately, species mixing had significantly positive effects on shrub diversity but had no effect on herbaceous diversity. Moreover, mixed-species plantations markedly improved soil physical and chemical properties compared to monocultures. These improvements include increases in soil nutrient content (9.6 to 17.8%) and nutrient availability (14.7 to 33.5%), soil microbial biomass (17.2 to 28.8%), and soil carbon sequestration (7.2 to 19.9%). These enhancements were particularly pronounced in plantations that included legumes. Our findings reveal that the benefits of species mixing are influenced by climatic conditions, geographic location, and stand age, with the most substantial effects observed in temperate regions and mature stands. This study underscores the critical role of mixed-species plantations in promoting sustainable forest management and mitigating the ecological limitations of monocultures.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».