Publications du Service canadien des forêts

Rates of litter decomposition over 6 years in Canadian forests: influence of litter quality and climate. 2002. Trofymow, J.A.; Moore, T.R.; Titus, B.D.; Prescott, C.; Morrison, I.; Siltanen, M.; Smith, S.M.; Fyles, J.; Wein, R.; Camire, C.; Duschene, L.; Kozak, L.M.; Kranabetter, M.; Visser, S. Canadian Journal of Forest Research 32: 789-804.

Année : 2002

Disponible au : Centre de foresterie du Pacifique

Numéro de catalogue : 19762

Langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (télécharger)

Résumé

Les effets de la qualité de la litière et du climat sur les taux de décomposition des tissus végétaux ont été examinés en utilisant les données de pourcentage de masse résiduelle (MR) de 10 types de litière foliaire et un type de bois durant 6 ans d’exposition dans 18 sites forestiers mésiques à travers le Canada. Les variables de qualité de litière utilisées incluent les teneurs initiales en nutriments (N, P, S, K, Ca, Mg) et les fractions carbonées (déterminées par analyse approximative et par spectroscopie à résonance magnétique nucléaire 13C). Les variables climatiques utilisées incluent la température annuelle moyenne, les précipitations totale, estivale et hivernale ainsi que le potentiel d évapo-transpiration. Un modèle exponentiel simple de décomposition avec un intercept a été ajusté aux données en utilisant le logarithme naturel des données de pourcentage de MR de 0 à 6 ans(LNMR)pour les 198 combinaisons de sites et de litières. Le modèle s’est bien ajusté pour la majorité des sites et des types de litière (r2 = 0,64–0,98), bien que plus faiblement pour les sites les plus froids avec des matériaux de faible qualité. La régression multiple de la pente (K f )et de l’intercept (A) du modèle a montré l’importance de température, les précipitations estivale et du rapport entre le ré-sidu non hydrolysable à l’acide et N (AUR/N) (r2 = 0,65) dans le cas de K f ainsi que de les précipitations hivernale et de plusieurs variables de qualité de litière, incluant AUR/N, dans le cas de A (r2 = 0,60). Il y avait une relation étroite (r2 = 0,75–0,80) entre les valeurs observées et prédites de LNMR pour les meilleurs modèles combinés malgré certains biais probablement dus à d’autres facteurs spécifiques au site ou au type de litière étant donné que les prédictions utili-sant les 198 équations comptaient pour la majeure partie de la variance (r2 = 0,95) et ne montraient aucun biais.

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