Comparing microbial and chemical kinetics for modelling soil organic carbon decomposition using the DecoChem v1.0 and DecoBio v1.0 models
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».