Influences of various forms of nitrogen additions on carbon mineralization in natural secondary forests and adjacent larch plantations in Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic matter decomposition, a major process that affects soil carbon (C) storage, is controlled by the available nitrogen (N) in soils. However, little is known about the effects of the various forms of N input on organic matter decomposition in typical temperate forest types such as secondary forests and larch plantations. A 56-day laboratory incubation experiment was performed to determine the effects of dominant N forms (ammonium dominant = NH4+; ammonium nitrate dominant = NH4NO3; and nitrate dominant = NO3−) and four N levels (control = no N added; low N = 25 mg N·kg soil−1; medium N = 50 mg N·kg soil−1; and high N = 75 mg N·kg soil−1) on soil C mineralization in secondary forest and larch plantation soils. The results indicated that the addition of N inhibits C mineralization, regardless of the form of N applied in the secondary forest soil, whereas NH4+-dominant soil decreased C mineralization in the larch plantation soil. Furthermore, among the various forms of N, the addition of NH4+ reduced C mineralization the most compared with NO3– and NH4NO3 additions in the secondary forest soil. Additional N generally suppressed phenol oxidase activity but had no effects on activities of exoglucanase, β-glucosidase, and N-acetyl-β-glucosaminidase or soluble organic C in the secondary forest soil. The decrease in phenol oxidase activity that was associated with the addition of N is likely to have an effect on soil C mineralization. We also observed that soil pH decreased with the increasing rate of N input in the secondary forest soil, which indicates that soil C mineralization may be sensitive to the amount of N through changes in soil pH. Overall, the addition of N resulted in changes in soil C mineralization that depended on the form of the N input and the forest type. The application of NH4+-dominant N influenced soil C dynamics in the secondary forest and larch plantation soils in this short-term experiment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».