Warming accelerates decomposition of decades-old carbon in forest soils
Notice bibliographique
Résumé
Global climate carbon-cycle models predict acceleration of soil organic carbon losses to the atmosphere with warming, but the size of this feedback is poorly known. The temperature sensitivity of soil carbon decomposition is commonly determined by measuring changes in the rate of carbon dioxide (CO(2)) production under controlled laboratory conditions. We added measurements of carbon isotopes in respired CO(2) to constrain the age of carbon substrates contributing to the temperature response of decomposition for surface soils from two temperate forest sites with very different overall rates of carbon cycling. Roughly one-third of the carbon respired at any temperature was fixed from the atmosphere more than 10 y ago, and the mean age of respired carbon reflected a mixture of substrates of varying ages. Consistent with global ecosystem model predictions, the temperature sensitivity of the carbon fixed more than a decade ago was the same as the temperature sensitivity for carbon fixed less than 10 y ago. However, we also observed an overall increase in the mean age of carbon respired at higher temperatures, even correcting for potential substrate limitation effects. The combination of several age constraints from carbon isotopes showed that warming had a similar effect on respiration of decades-old and younger (<10 y) carbon but a greater effect on decomposition of substrates of intermediate (between 7 and 13 y) age. Our results highlight the vulnerability of soil carbon to warming that is years-to-decades old, which makes up a large fraction of total soil carbon in forest soils globally.
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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 ».