Heavy-Machinery Traffic Impacts Methane Emissions as Well as Methanogen Abundance and Community Structure in Oxic Forest Soils
Notice bibliographique
Résumé
Temperate forest soils are usually efficient sinks for the greenhouse gas methane, at least in the absence of significant amounts of methanogens. We demonstrate here that trafficking with heavy harvesting machines caused a large reduction in CH(4) consumption and even turned well-aerated forest soils into net methane sources. In addition to studying methane fluxes, we investigated the responses of methanogens after trafficking in two different forest sites. Trafficking generated wheel tracks with different impact (low, moderate, severe, and unaffected). We found that machine passes decreased the soils' macropore space and lowered hydraulic conductivities in wheel tracks. Severely compacted soils yielded high methanogenic abundance, as demonstrated by quantitative PCR analyses of methyl coenzyme M reductase (mcrA) genes, whereas these sequences were undetectable in unaffected soils. Even after a year after traffic compression, methanogen abundance in compacted soils did not decline, indicating a stability of methanogens here over time. Compacted wheel tracks exhibited a relatively constant community structure, since we found several persisting mcrA sequence types continuously present at all sampling times. Phylogenetic analysis revealed a rather large methanogen diversity in the compacted soil, and most mcrA gene sequences were mostly similar to known sequences from wetlands. The majority of mcrA gene sequences belonged either to the order Methanosarcinales or Methanomicrobiales, whereas both sites were dominated by members of the families Methanomicrobiaceae Fencluster, with similar sequences obtained from peatland environments. The results show that compacting wet forest soils by heavy machinery causes increases in methane production and release.
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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 ».