Decadal and long-term boreal soil carbon and nitrogen sequestration ratesacross a variety of ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Boreal soils play a critical role in the global carbon (C) cycle; therefore, it is important to understand the mechanisms that control soil C accumulation and loss for this region. Examining C & nitrogen (N) accumulation rates over decades to centuries may provide additional understanding of the dominant mechanisms for their storage, which can be masked by seasonal and interannual variability when investigated over the short term. We examined longer-term accumulation rates, using 210Pb and 14C to date soil layers, for a wide variety of boreal ecosystems: a black spruce forest, a shrub ecosystem, a tussock grass ecosystem, a sedge-dominated ecosystem, and a rich fen. All ecosystems had similar decadal C accumulation rates, averaging 84 ± 42 gC m−2 yr−1. Long-term (century) C accumulation rates were slower than decadal rates, averaging 14 ± 5 gC m−2 yr−1 for all ecosystems except the rich fen, for which the long-term C accumulation rates was more similar to decadal rates (44 ± 5 and 76 ± 9 gC m−2 yr−1, respectively). The rich fen also had the highest long-term N accumulation rates (2.7 gN m−2 yr−1). The lowest N accumulation rate, on both a decadal and long-term basis, was found in the black spruce forest (0.2 and 1.4 gN m−2 yr−1, respectively). Our results suggest that the controls on long-term C and N cycling at the rich fen is fundamentally different from the other ecosystems, likely due to differences in the predominant drivers of nutrient cycling (oxygen availability, for C) and reduced amounts of disturbance by fire (for C and N). This result implies that most shifts in ecosystem vegetation across the boreal region, driven by either climate or succession, will not significantly impact regional C or N dynamics over years to decades. However, ecosystem transitions to or from a rich fen will promote significant shifts in soil C and N storage.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».