Native and exotic tree leaves litter contributions to soil organic matter formation in revegetation strategies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The use of native and exotic species in the reforestation of degraded areas has been considered an important strategy to improve soil quality. However, there is still scarce information about which species are more efficient for soil organic matter (SOM) formation. This study aimed to evaluate the decomposition of leguminous and non-leguminous tree litter, its impact on light organic matter (LOM), particulate organic matter (POM), and mineral-associated organic matter (MAOM) dynamics, and consequently, SOM formation efficiency. Leaf litter from 16 native trees to the Atlantic Forest and a clonal Eucalyptus were added to the soil (incubation experiment) to evaluate the decomposition and contribution to the formation/degradation of SOM for 888 hours. The relative contents of δ 13 C, N, P and C were assessed; the cumulative emission of C-CO 2 , potentially mineralizable C (C 0 ), decomposition rate constant (k) and half-life time; calculation of the priming effect and physical fractionation, obtaining the LOM, POM and MAOM fractions. Cumulative emission of C-CO 2 increased, especially in the first 204 hours. Non-leguminous species C. speciosa, S. saponaria and Trichilia sp. showed faster decomposition and greater mineralization potential. Lecythis sp. showed the lowest k (0.0058), suggesting better degradability. A. peregrina was the only species with a negative priming effect and a greater contribution to the LOM fraction. C. speciosa made a greater contribution to the POM fraction. The highest efficiency of SOM formation was observed in eucalyptus residues. The leguminous species A. peregrina, I. edulis, H. courbaril and P. gonoacantha also showed high SOM formation efficiency, higher contribution in the MAOM fraction, slower mineralization and lower respiration rates. I. edulis showed the lowest respiration and decomposition rates and the greatest contribution to SOM formation efficiency. Litter quality has a significantt influence on decomposition dynamics and SOM formation. In this way, the data can help in the selection of tree species with suitable functional characteristics aimed at optimizing ecosystem services, especially in relation to soil quality and the carbon cycle in reforestation and recovery programs for degraded areas in the Atlantic Forest.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».