已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Leaf N:P ratio does not predict productivity trends across natural terrestrial ecosystems

生态系统 生产力 优势(遗传学) 生物量(生态学) 营养物 生态学 初级生产 陆地生态系统 生物 环境科学 经济 化学 基因 宏观经济学 生物化学 有机化学
作者
Jiahui Zhang,Lars O. Hedin,Mingxu Li,Li Xu,Pu Yan,Guanhua Dai,Nianpeng He
出处
期刊:Ecology [Wiley]
卷期号:103 (11) 被引量:9
标识
DOI:10.1002/ecy.3789
摘要

Abstract Nitrogen (N) and phosphorus (P) are crucial nutrients for regulating plant growth. The classic growth rate hypothesis (GRH) proposes that fast‐growing organisms have lower N:P ratios, and it is promising to predict net primary productivity (NPP) using the leaf N:P ratio at the community level (N:P Com ). However, whether leaf N:P ratio can predict NPP in natural ecosystems on a large scale remains nebulous. Here, we systematically calculated leaf N:P Com (community biomass‐weighted mean and species arithmetic mean) using the consistently measured data of 2192 plant species‐site combinations and productivity (biomass‐based aboveground NPP and flux‐based NPP) in 66 natural ecosystems in China. Unexpectedly, leaf N:P Com hardly predicted productivity in natural ecosystems due to their weak correlation, although significantly negative or positive relationships across different ecosystems were observed. The ambiguous relationship between leaf N:P and species dominance reflected a luxury consumption of N and P in turnover and structure in natural communities, unlike what GRH suggests. Climate, soil, and leaf nutrients (rather than N:P) influenced productivity, which highlighted the importance of external environment and nutrient constrains. Our findings pose a major challenge for leaf N:P Com as a direct parameter in productivity models and further question the direct application of classic hypotheses in short‐term experiments or model species to long‐term and complex natural ecosystems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
BZPL发布了新的文献求助10
刚刚
sqHALO完成签到,获得积分10
1秒前
归尘发布了新的文献求助10
3秒前
彭于晏应助jiyang采纳,获得10
5秒前
7秒前
在水一方应助七柒采纳,获得10
10秒前
大zeizei完成签到,获得积分10
12秒前
727042677发布了新的文献求助10
13秒前
16秒前
17秒前
arabidopsis完成签到,获得积分10
17秒前
压缩应助眼睛大花生采纳,获得10
17秒前
20秒前
21秒前
22秒前
ZHANG_Kun完成签到 ,获得积分10
22秒前
diraczh完成签到,获得积分10
23秒前
协和_子鱼发布了新的文献求助10
27秒前
深情安青应助闹闹采纳,获得10
28秒前
30秒前
xcydd完成签到,获得积分20
32秒前
恋空完成签到 ,获得积分10
33秒前
满意的柏柳完成签到 ,获得积分10
33秒前
wch666发布了新的文献求助50
33秒前
35秒前
35秒前
Lucifer发布了新的文献求助10
37秒前
38秒前
38秒前
闪闪的小松鼠关注了科研通微信公众号
38秒前
FashionBoy应助鳄鱼队长采纳,获得10
39秒前
40秒前
40秒前
41秒前
DE2022发布了新的文献求助10
43秒前
Suppose发布了新的文献求助10
44秒前
FAY发布了新的文献求助10
46秒前
科研小南完成签到 ,获得积分10
47秒前
50秒前
cocolu应助arthurge采纳,获得10
51秒前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
工业结晶技术 880
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3491104
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3077781
关于积分的说明 9150387
捐赠科研通 2770232
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1520217
邀请新用户注册赠送积分活动 704513
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 702196