Post-Fire Recovery of Soil Multiple Properties, Plant Diversity, and Community Structure of Boreal Forests in China
Notice bibliographique
Résumé
Fire is important in boreal forest ecosystems, but comprehensive recovery analysis is lacking for soil nutrients and plant traits in China boreal forests, where the strict “extinguish at sight” fire prevention policy has been implemented. Based on over 50 years of forest fire recordings in the Daxing’anling Mts, 48 pairs of burnt and unburnt controls (1066 plots) were selected for 0–20 cm soil sampling and plant surveys. We recorded 18 plant parameters of the abundance of each tree, shrub, grass, and plant size (height, diameter, and coverage), 7 geo-topographic data parameters, and 2 fire traits (recovery year and burnt area). We measured eight soil properties (soil organic carbon, SOC; total nitrogen, TN; total phosphorus, TP; alkali-hydrolyzed P, AP; organic P, Po; inorganic P, Pi; total glomalin-related soil protein, T-GRSP; easily-extracted GRSP, EE-GRSP). Paired T-tests revealed that the most significant impact of the fire was a 25%–48% reduction in tree sizes, followed by decline in the plant diversity of arbors and shrubs but increasing plant diversity in herbs. GRSP showed an >18% increase and Po decreased by 17% (p < 0.05). Redundancy ordination showed that the post-fire recovery years and burnt area were the most potent explainer for the variations (p < 0.05), strongly interacting with latitudes and longitudes. Plant richness and tree size were directly affected by fire traits, while the burnt area and recovery times indirectly increased the GRSP via plant richness. A fire/control ratio chronosequence found that forest community traits (tree size and diversity) and soil nutrients could be recovered to the control level after ca. 30 years. This was relatively shorter than in reports on other boreal forests. The possible reasons are the low forest quality from overharvesting in history and the low fire severity from China’s fire prevention policy. This policy reduced the human mistake-related fire incidence to <10% in the 2010s in the studied region. Chinese forest fire incidences were 3% that of the USA. The burnt area/fire averaged 5 hm2 (while the USA averaged 46 hm2, Russia averaged 380 hm2, and Canada averaged 527 hm2). Overharvesting resulted in the forest height declining at a rate of >10 cm/year. Our finding supports forest management and the evaluation of forest succession after wildfires from a holistic view of plant–soil interactions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».