The Impact of Afforestation on Soil Organic Carbon Sequestration on the Qinghai Plateau, China
Notice bibliographique
Résumé
Afforestation, the conversion of non-forested land into forest, is widespread in China. However, the dynamics of soil organic carbon (SOC) after afforestation are not well understood, especially in plateau climate zones. For a total of 48 shrub- and/or tree-dominated afforestation sites on the Qinghai Plateau, Northwestern China, post-afforestation changes in SOC, total nitrogen (TN), the carbon-to-nitrogen ratio (C/N) and soil bulk density (BD) were investigated to a soil depth of 60 cm using the paired-plots method. SOC and TN accumulated at rates of 138.2 g C m(-2) yr(-1) and 4.6 g N m(-2) yr(-1), respectively, in shrub-dominated afforestation sites and at rates of 113.3 g C m(-2) yr(-1) and 6.7 g N m(-2) yr(-1), respectively, in tree-dominated afforestation sites. Soil BD was slightly reduced in all layers in the shrub-dominated afforestation plots, and significantly reduced in soil layers from 0-40cm in the tree-dominated afforestation plots. The C/N ratio was higher in afforested sites relative to the reference sites. SOC accumulation was closely related to TN accumulation following afforestation, and the inclusion of N-fixing species in tree-dominated afforestation sites additionally increased the soil accumulation capacity for SOC (p < 0.05). Multiple regression models including the age of an afforestation plot and total number of plant species explained 75% of the variation in relative SOC content change at depth of 0-20 cm, in tree-dominated afforestation sites. We conclude that afforestation on the Qinghai Plateau is associated with great capability of SOC and TN sequestration. This study improves our understanding of the mechanisms underlying SOC and TN accumulation in a plateau climate, and provides evidence on the C sequestration potentials associated with forestry projects in China.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».