Stressed crops emit more methane despite the mitigating effects of elevated carbon dioxide
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies using single environmental variables show that under aerobic conditions terrestrial plants can emit methane (CH4). However, the effects of multiple environmental factors - as components of global climate change - on aerobic CH4 emissions have been little studied. We examined the combined effects of temperature, carbon dioxide (CO2) and watering regime on CH4 emissions from six commonly cultivated crop species: faba bean, sunflower, pea, canola, barley and wheat. Plants were grown from seeds in controlled-environment growth chambers under two temperature regimes (24°C day/20°C night and 30°C day/26°C night), two CO2 concentrations (380 and 760µmolmol-1) and two watering regimes (well watered and water stressed). Plants were grown first under 24/20°C for 1 week from sowing, and then placed under experimental conditions for a further week. After the specified time, plant growth, gas exchange and CH4 emission rates were determined. Our results revealed that higher temperature and water stress significantly enhance CH4 emissions from plants, whereas elevated CO2 had the opposite effect and partially reverses the promotive effects of these factors. We suggest that the despite the mitigating effects of rising atmospheric CO2, CH4 emission may be higher in the face of ongoing global climate change in warmer and drier environments.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».