Fluxes of CH<sub>4</sub> and CO<sub>2</sub> from soil and termite mounds in south Sudanian savanna of Burkina Faso (West Africa)
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of West African savanna ecosystems to global greenhouse gas budgets is highly uncertain. In this study we quantified soil‐atmosphere CH 4 and CO 2 fluxes in the southwest of Burkina Faso from June to September 2005 and from April to September 2006 at four different agricultural fields planted with sorghum ( n = 2), cotton, and peanut and at a natural savanna site with termite ( Cubitermes fungifaber ) mounds. During the rainy season both CH 4 uptake and CH 4 emission were observed in the savanna, which was on average a CH 4 source of 2.79 and 2.28 kg CH 4 ‐C ha −1 a −1 in 2005 and 2006, respectively. The crop sites were an average CH 4 sink of −0.67 and −0.70 kg CH 4 ‐C ha −1 a −1 in the 2 years, without significant seasonal variation. Mean annual soil respiration ranged between 3.86 and 5.82 t CO 2 ‐C ha −1 a −1 in the savanna and between 2.50 and 4.51 t CO 2 ‐C ha −1 a −1 at the crop sites. CH 4 emission from termite mounds was 2 orders of magnitude higher than soil CH 4 emissions, whereas termite CO 2 emissions were of the same order of magnitude as soil CO 2 emissions. Termite CH 4 and CO 2 release in the savanna contributed 8.8% and 0.4% to the total soil CH 4 and CO 2 emissions, respectively. At the crop sites, where termite mounds had been almost completely removed because of land use change, termite fluxes were insignificant. Mound density‐based upscaling of termite CH 4 fluxes resulted in a global termite CH 4 source of 0.9 Tg a −1 , which corresponds to 0.15% of the total global CH 4 budget of 582 Tg a −1 , hence significantly lower than those obtained previously by biomass‐based calculations. This study emphasizes that land use change, which is of high relevance in this region, has particularly affected soil CH 4 fluxes in the past and might still do so in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».