Human impacts and aridity differentially alter soil<scp>N</scp>availability in drylands worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Climate and human impacts are changing the nitrogen ( N ) inputs and losses in terrestrial ecosystems. However, it is largely unknown how these two major drivers of global change will simultaneously influence the N cycle in drylands, the largest terrestrial biome on the planet. We conducted a global observational study to evaluate how aridity and human impacts, together with biotic and abiotic factors, affect key soil variables of the N cycle. Location Two hundred and twenty‐four dryland sites from all continents except A ntarctica widely differing in their environmental conditions and human influence. Methods Using a standardized field survey, we measured aridity, human impacts (i.e. proxies of land uses and air pollution), key biophysical variables (i.e. soil pH and texture and total plant cover) and six important variables related to N cycling in soils: total N , organic N , ammonium, nitrate, dissolved organic:inorganic N and N mineralization rates. We used structural equation modelling to assess the direct and indirect effects of aridity, human impacts and key biophysical variables on the N cycle. Results Human impacts increased the concentration of total N , while aridity reduced it. The effects of aridity and human impacts on the N cycle were spatially disconnected, which may favour scarcity of N in the most arid areas and promote its accumulation in the least arid areas. Main conclusions We found that increasing aridity and anthropogenic pressure are spatially disconnected in drylands. This implies that while places with low aridity and high human impact accumulate N , most arid sites with the lowest human impacts lose N . Our analyses also provide evidence that both increasing aridity and human impacts may enhance the relative dominance of inorganic N in dryland soils, having a negative impact on key functions and services provided by these ecosystems.
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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) | 0,000 | 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 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 ».