Sampling Method and Tree-Age Affect Soil Organic C and N Contents in Larch Plantations
Notice bibliographique
Résumé
We currently have a poor understanding of how different soil sampling methods (pedogenetic horizon versus fixed-depth) influence the evaluation of soil properties. Here, 159 soil profiles were sampled from larch (Larix gmelinii) plantations in northeast China using both the pedogenetic horizon and fixed-depth sampling methods. Analysis of variance was used to determine how sampling method influences the assessment of the spatial variation in the concentration and storage of soil organic C (SOC) and N (SON), as well as how these properties are affected by tree age-group (<20, 20–40, and >40 years). In both the 20 cm (surface) and 80 cm (whole profile) sampling depths, pedogenetic sampling resulted in 1.2- to 1.4-fold higher SOC and SON concentrations than fixed-depth sampling. Surface soil nutrient storage between the two sampling methods was not significantly different, but was it was 1.2-fold higher (p < 0.05) with pedogenetic sampling than with fixed-depth sampling in the whole soil profile. For a given error limit in SOC and SON assessments, fixed-depth sampling had a 60%~90% minimum sampling intensity requirement compared with pedogenetic horizon sampling. Additionally, SOC was 1.1- to 1.3-fold greater in the >40 years age-group than in the <20 years age-group (p < 0.05), while SON was the highest in the 20–40 years age-group (p < 0.05). The total amount of SOC and nutrients in soil is fixed regardless how you sample, it is the different assumptions and different ways of extrapolation from samples to the population that cause sampling by horizon versus fixed depth to lead to different conclusions. Our findings highlight that soil sampling method and tree age-group affect the determination of the spatial variation of SOC and SON and future soil assessments should control for methodological differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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.
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 ».