Nutrient distribution and cycling along a forest chronosequence following the regreening of a mining and smelting degraded landscape
Notice bibliographique
Résumé
Context The regreening (the one-time application of soil amendments and tree planting) of mining and smelting degraded landscapes can increase site productivity and ecosystem nutrients in the short-term, but uncertainties exist regarding long-term nutrient status. Aims This study investigated whether nutrient distribution and cycling change with stand age in regreened forests on a mining and smelting degraded landscape in the City of Greater Sudbury, Canada. Methods We measured soil and vegetation nutrient concentrations (calcium (Ca), magnesium (Mg), nitrogen (N), phosphorus (P), and potassium (K)), nutrient resorption, litter decomposition, and N mineralisation along a chronosequence of forested sites (n = 12) that were regreened 15–40 years prior to sampling. Key results As regreening stands aged, concentrations of Mg, K, and P increased in lower soil horizons, but foliar concentrations of nutrients did not change. The regreening sites were very rich in Ca and Mg but soils were poor in P, K, inorganic N, and N mineralisation rates were very low. We found few relationships between nutrient cycling and stand age. Potassium and P are thought to be the limiting nutrients in the region and while resorption efficiency of K was much higher than expected, foliar N, P and K concentrations were comparable to ‘healthy’ values. Conclusions The lack of change in foliar nutrients and nutrient cycling with stand age suggest that nutrient limitation is not inhibiting forest function 40 years following a one-time regreening treatment. Implications This study provides perspective to the long-term success of a one-time regreening on an immensely degraded industrial landscape.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».