Soil organic matter quality influences mineralization and <scp>GHG</scp> emissions in cryosols: a field‐based study of sub‐ to high <scp>A</scp>rctic
Notice bibliographique
Résumé
Arctic soils store large amounts of labile soil organic matter (SOM) and several studies have suggested that SOM characteristics may explain variations in SOM cycling rates across Arctic landscapes and Arctic ecosystems. The objective of this study was to investigate the influence of routinely measured soil properties and SOM characteristics on soil gross N mineralization and soil GHG emissions at the landscape scale. This study was carried out in three Canadian Arctic ecosystems: Sub-Arctic (Churchill, MB), Low-Arctic (Daring Lake, NWT), and High-Arctic (Truelove Lowlands, NU). The landscapes were divided into five landform units: (1) upper slope, (2) back slope, (3) lower slope, (4) hummock, and (5) interhummock, which represented a great diversity of Static and Turbic Cryosolic soils including Brunisolic, Gleysolic, and Organic subgroups. Soil gross N mineralization was measured using the (15) N dilution technique, whereas soil GHG emissions (N2 O, CH4 , and CO2 ) were measured using a multicomponent Fourier transform infrared gas analyzer. Soil organic matter characteristics were determined by (1) water-extractable organic matter, (2) density fractionation of SOM, and (3) solid-state CPMAS (13) C nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. Results showed that gross N mineralization, N2 O, and CO2 emissions were affected by SOM quantity and SOM characteristics. Soil moisture, soil organic carbon (SOC), light fraction (LF) of SOM, and O-Alkyl-C to Aromatic-C ratio positively influenced gross N mineralization, N2 O and CO2 emissions, whereas the relative proportion of Aromatic-C negatively influenced those N and C cycling processes. Relationships between SOM characteristics and CH4 emissions were not significant throughout all Arctic ecosystems. Furthermore, results showed that lower slope and interhummock areas store relatively more labile C than upper and back slope locations. These results are particularly important because they can be used to produce better models that evaluate SOM stocks and dynamics under several climate scenarios and across Arctic landscapes and ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».