Interactive effects of water and nitrogen addition on soil microbial communities in a semiarid steppe
Notice bibliographique
Résumé
Better understanding of microbial compositional and physiological acclimation mechanisms is critical for predicting terrestrial ecosystem responses to global change. The aim is to assess variations in soil microbial communities under future scenarios of changing precipitation and N deposition in a semiarid grassland of northern China. In order to explicitly estimate microbial responses, a field experiment with water and N addition was established in April 2005 and continuously conducted for 4 years. Specifically, soil microbial community composition and microbial C utilization potential were determined by phospholipid fatty acid (PLFA) and community-level physiological profiles, respectively. Water addition had no effects on the PLFA concentrations of gram-positive (GP) and negative bacteria (GN), total bacteria and fungi. However, N addition caused significant reductions in the PLFA concentrations of GP, GN, total bacteria and fungi and thus decreased total PLFA of microbial communities. Moreover, there were interactive effects of water and N addition on GN/GP and the ratio of fungal to bacterial PLFA (F/B). In addition, synergistic effects were found between water and nitrogen in affecting microbial C utilization potentials, which implies that microbial C utilization potentials tend to be enhanced when both N and water availability are sufficient. Overall, the microbial responses to water and N addition support our hypothesis that water and N addition may be combined together to affect microbial communities in the semiarid grassland.
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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) | 0,000 | 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.
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 ».