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Enregistrement W2125138555 · doi:10.5194/gmd-7-1519-2014

Comparing microbial and chemical kinetics for modelling soil organic carbon decomposition using the DecoChem v1.0 and DecoBio v1.0 models

2014· article· en· W2125138555 sur OpenAlex
Georgios Xenakis, Mathew Williams

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésBiogeochemical cycleSoil carbonSoil organic matterCarbon cycleDecompositionMineralization (soil science)Organic matterEnvironmental scienceChemistryLitterBiomass (ecology)Soil scienceNutrient cycleCyclingEnvironmental chemistryEcologyEcosystemSoil waterBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Soil organic matter is a vast store of carbon, with a critical role in the global carbon cycle. Despite its importance, the dynamics of soil organic carbon decomposition, under the impact of climate change or changing litter inputs, are poorly understood. Current biogeochemical models usually lack microbial processes and thus miss an important feedback when considering the fate of carbon. Here we use a series of modelling experiments to evaluate two different model structures: one with a standard first-order kinetic representation of soil decomposition (DecoChem v1.0, hereafter chemical model) and one with control of soil decomposition through microbial activity (DecoBio v1.0, hereafter biological model). The biological model includes cycling of organic matter into and out of microbial biomass, and simulates the decay rate as a functional of microbial activity. We tested two hypotheses. First, we hypothesized different responses in the two models to increased litter inputs and glucose additions. In the microbial model we hypothesized that this perturbation would prime microbial activity and reduce soil carbon stocks; in the chemical model we expected this perturbation to increase C stocks. In the biological model, responses to changed litter quantity were more rapid, but with the residence time of soil C altering such that soil C stocks were buffered. However, in the biological model there was a strong response to increased glucose additions (i.e. changes in litter quality), with significant losses to soil C stocks over time, driven by priming. Secondly, we hypothesized that warming will stimulate decomposition in the chemical model and loss of C, but in the biological model soil C will be less sensitive to warming, due to complex microbial feedbacks. The numerical experiments supported this hypothesis, with the chemical model soil C residence times and steady-state C stocks adjusting strongly with temperature changes, extending over decades. On the other hand, the biological model showed a rapid response to temperature that subsided after a few years, with total soil C stocks largely unchanged. The microbial model shows qualitative agreement with experimental warming studies that found transient increases in soil respiration that decline within a few years. In conclusion, the biological model is largely buffered against bulk changes in litter inputs and climate, unlike the chemical model, while the biological model displays a strong priming response to additions of labile litter. Our results have therefore highlighted significantly different sensitivities between chemical and biological modelling approaches for soil decomposition.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle