▪ Abstract An important aim of plant ecology is to identify leading dimensions of ecological variation among species and to understand the basis for them. Dimensions that can readily be measured would be especially useful, because they might offer a path towards improved worldwide synthesis across the thousands of field experiments and ecophysiological studies that use just a few species each. Four dimensions are reviewed here. The leaf mass per area–leaf lifespan (LMA-LL) dimension expresses slow turnover of plant parts (at high LMA and long LL), long nutrient residence times, and slow response to favorable growth conditions. The seed mass–seed output (SM-SO) dimension is an important predictor of dispersal to establishment opportunities (seed output) and of establishment success in the face of hazards (seed mass). The LMA-LL and SM-SO dimensions are each underpinned by a single, comprehensible tradeoff, and their consequences are fairly well understood. The leaf size–twig size (LS-TS) spectrum has obvious consequences for the texture of canopies, but the costs and benefits of large versus small leaf and twig size are poorly understood. The height dimension has universally been seen as ecologically important and included in ecological strategy schemes. Nevertheless, height includes several tradeoffs and adaptive elements, which ideally should be treated separately. Each of these four dimensions varies at the scales of climate zones and of site types within landscapes. This variation can be interpreted as adaptation to the physical environment. Each dimension also varies widely among coexisting species. Most likely this within-site variation arises because the ecological opportunities for each species depend strongly on which other species are present, in other words, because the set of species at a site is a stable mixture of strategies.

• Global-scale quantification of relationships between plant traits gives insight into the evolution of the world's vegetation, and is crucial for parameterizing vegetation–climate models. • A database was compiled, comprising data for hundreds to thousands of species for the core 'leaf economics' traits leaf lifespan, leaf mass per area, photosynthetic capacity, dark respiration, and leaf nitrogen and phosphorus concentrations, as well as leaf potassium, photosynthetic N-use efficiency (PNUE), and leaf N : P ratio. • While mean trait values differed between plant functional types, the range found within groups was often larger than differences among them. Future vegetation–climate models could incorporate this knowledge. • The core leaf traits were intercorrelated, both globally and within plant functional types, forming a 'leaf economics spectrum'. While these relationships are very general, they are not universal, as significant heterogeneity exists between relationships fitted to individual sites. Much, but not all, heterogeneity can be explained by variation in sample size alone. PNUE can also be considered as part of this trait spectrum, whereas leaf K and N : P ratios are only loosely related.

Summary 1. The Standardised Major Axis Tests and Routines (SMATR) software provides tools for estimation and inference about allometric lines, currently widely used in ecology and evolution. 2. This paper describes some significant improvements to the functionality of the package, now available on R in smatr version 3. 3. New inclusions in the package include sma and ma functions that accept formula input and perform the key inference tasks; multiple comparisons; graphical methods for visualising data and checking (S)MA assumptions; robust (S)MA estimation and inference tools.

Data from millions of trees in thousands of locations are used to show that certain key traits affect competitive ability in predictable ways, and that there are trade-offs between traits that favour growth with and without competition. The properties of plants affect their physiology in predictable and consistent ways, but it is not clear if this can be extended to effects on ecological competitiveness. Georges Kunstler et al. assemble data from three million trees, 140,000 forest growth plots, and many vegetation types worldwide to show that certain key traits affect competitive ability in predictable ways, and that there are trade-offs between traits that favour growth with, and without, competition. Elsewhere in this issue of Nature, Sandra Díaz et al. analyse a comprehensive database mapping worldwide variation in six traits critical to growth, survival and reproduction of vascular plants and arrive at a detailed quantitative global picture of plant functional diversity. Phenotypic traits and their associated trade-offs have been shown to have globally consistent effects on individual plant physiological functions1,2,3, but how these effects scale up to influence competition, a key driver of community assembly in terrestrial vegetation, has remained unclear4. Here we use growth data from more than 3 million trees in over 140,000 plots across the world to show how three key functional traits—wood density, specific leaf area and maximum height—consistently influence competitive interactions. Fast maximum growth of a species was correlated negatively with its wood density in all biomes, and positively with its specific leaf area in most biomes. Low wood density was also correlated with a low ability to tolerate competition and a low competitive effect on neighbours, while high specific leaf area was correlated with a low competitive effect. Thus, traits generate trade-offs between performance with competition versus performance without competition, a fundamental ingredient in the classical hypothesis that the coexistence of plant species is enabled via differentiation in their successional strategies5. Competition within species was stronger than between species, but an increase in trait dissimilarity between species had little influence in weakening competition. No benefit of dissimilarity was detected for specific leaf area or wood density, and only a weak benefit for maximum height. Our trait-based approach to modelling competition makes generalization possible across the forest ecosystems of the world and their highly diverse species composition.

ABSTRACT Aim Our aim was to quantify climatic influences on key leaf traits and relationships at the global scale. This knowledge provides insight into how plants have adapted to different environmental pressures, and will lead to better calibration of future vegetation–climate models. Location The data set represents vegetation from 175 sites around the world. Methods For more than 2500 vascular plant species, we compiled data on leaf mass per area (LMA), leaf life span (LL), nitrogen concentration (N mass ) and photosynthetic capacity (A mass ). Site climate was described with several standard indices. Correlation and regression analyses were used for quantifying relationships between single leaf traits and climate. Standardized major axis (SMA) analyses were used for assessing the effect of climate on bivariate relationships between leaf traits. Principal components analysis (PCA) was used to summarize multidimensional trait variation. Results At hotter, drier and higher irradiance sites, (1) mean LMA and leaf N per area were higher; (2) average LL was shorter at a given LMA, or the increase in LL was less for a given increase in LMA (LL–LMA relationships became less positive); and (3) A mass was lower at a given N mass , or the increase in A mass was less for a given increase in N mass . Considering all traits simultaneously, 18% of variation along the principal multivariate trait axis was explained by climate. Main conclusions Trait‐shifts with climate were of sufficient magnitude to have major implications for plant dry mass and nutrient economics, and represent substantial selective pressures associated with adaptation to different climatic regimes.

In plants, investment in height improves access to light, but incurs costs in construction and maintenance of the stem. Because the benefits of plant height depend on which other height strategies are present, competition for light can usefully be framed as a game-theoretic problem. The vertical structure of the world's vegetation, which is inefficient for plant growth, can then be understood as the outcome of evolutionary and ecological arms races. In addition, game-theoretic models predict taller vegetation on sites of higher leaf area index, and allocation to reproduction only after an initial period of height growth. However, of 14 game-theoretic models for height reviewed here, only one predicts coexistence of a mix of height strategies, a conspicuous feature of most vegetation. We suggest that game-theoretic models could help account for observed mixtures of height strategies if they incorporated processes for coexistence along spectra of light income and time since disturbance.

• Architecture can vary widely across species. Both steeper leaf angles and increased self-shading are thought to reduce potential carbon gain by decreasing total light interception. An alternative hypothesis is that steeper leaf angles have evolved to improve day-long carbon gain by emphasising light interception from low angles. • Here we relate variation in architectural properties (leaf angle and leaf size) to cross-species patterns of leaf display, light capture and simulated carbon gain in branching-units of 38 perennial species occurring at two sites in Australian forest. Architectural comparison was made possible by combining 3D-digitising with the architecture model YPLANT. • Species with shallow angled leaves had greater daily light interception and potentially greater carbon gain. Self-shading, rather than leaf angle, explained most variance between species in light capture and potential carbon gain. Species average leaf size was the most important determinant of self-shading. • Our results provide the first cross-species evidence that steeper leaf angles function to reduce exposure to excess light levels during the middle of the day, more than to maximise carbon gain.

Woody stems comprise a large biological carbon fraction and determine water transport between roots and leaves; their structure and function can influence both carbon and hydrological cycles. While angiosperm wood anatomy and density determine hydraulic conductivity and mechanical strength, little is known about interrelations across many species. We compiled a global data set comprising two anatomical traits for 3005 woody angiosperms: mean vessel lumen area ( Ā ) and number per unit area ( N ). From these, we calculated vessel lumen fraction ( F = ĀN ) and size to number ratio ( S = Ā / N ), a new vessel composition index. We examined the extent to which F and S influenced potential sapwood specific stem conductivity ( K S ) and wood density ( D ; dry mass/fresh volume). F and S varied essentially independently across angiosperms. Variation in K S was driven primarily by S , and variation in D was virtually unrelated to F and S . Tissue density outside vessel lumens (D N ) must predominantly influence D . High S should confer faster K S but incur greater freeze–thaw embolism risk. F should also affect K S , and both F and D N should influence mechanical strength, capacitance, and construction costs. Improved theory and quantification are needed to better understand ecological costs and benefits of these three distinct dimensions.

Abstract Trait-based approaches advance ecological and evolutionary research because traits provide a strong link to an organism’s function and fitness. Trait-based research might lead to a deeper understanding of the functions of, and services provided by, ecosystems, thereby improving management, which is vital in the current era of rapid environmental change. Coral reef scientists have long collected trait data for corals; however, these are difficult to access and often under-utilized in addressing large-scale questions. We present the Coral Trait Database initiative that aims to bring together physiological, morphological, ecological, phylogenetic and biogeographic trait information into a single repository. The database houses species- and individual-level data from published field and experimental studies alongside contextual data that provide important framing for analyses. In this data descriptor, we release data for 56 traits for 1547 species, and present a collaborative platform on which other trait data are being actively federated. Our overall goal is for the Coral Trait Database to become an open-source, community-led data clearinghouse that accelerates coral reef research.

Abstract We introduce the AusTraits database - a compilation of measurements of plant traits for taxa in the Australian flora (hereafter AusTraits). AusTraits synthesises data on 375 traits across 29230 taxa from field campaigns, published literature, taxonomic monographs, and individual taxa descriptions. Traits vary in scope from physiological measures of performance (e.g. photosynthetic gas exchange, water-use efficiency) to morphological parameters (e.g. leaf area, seed mass, plant height) which link to aspects of ecological variation. AusTraits contains curated and harmonised individual-, species- and genus-level observations coupled to, where available, contextual information on site properties. This data descriptor provides information on version 2.1.0 of AusTraits which contains data for 937243 trait-by-taxa combinations. We envision AusTraits as an ongoing collaborative initiative for easily archiving and sharing trait data to increase our collective understanding of the Australian flora.