Response of Deep Soil Carbon Pools to Forest Management in a Highly Productive Andisol
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Deep soils are rarely included in studies of management effects on soil carbon. The majority of soil carbon at this site was stored in subsurface (>30 cm) horizons. Forest management did not significantly affect total carbon pools to a depth of 3 m. Control of competing vegetation increased carbon storage deep in the soil profile. Soil contains more C than the atmosphere and plant biomass combined. Consequently, it is the most important long-term sink for C within terrestrial ecosystems. An understanding of the potential to induce C sequestration in soils through management is crucial in light of increasing anthropogenic CO2 emissions. Nevertheless, soil has historically been under-represented in C cycling research, especially regarding subsurface (>30 cm) layers and processes. Research on the effects of forest management practices on deep soil C has been lacking. To test the effects of biomass removal and vegetation control treatments on deep soil C, soils were sampled to a depth of 3 m at the Fall River Long-term Soil Productivity Site in western Washington State. Treatments were installed 15 yr previously in a complete randomized block design. No difference was found in total soil C among treatments, but there was significantly less (a = 0.10) C stored at the deepest interval measured (250–300 cm) in the plots with vegetation control (8.6 Mg C ha-1) than in those without (16.3 Mg C ha-1). These results suggest the stability of soil C pools at Fall River and indicate that more intensive management practices may not deplete C pools at this site, but imply that these deep soil pools may be more sensitive to change than shallow pools. Here, 58.2% of the soil C pool is located below 30 cm, which demonstrates that shallow sampling significantly underestimates soil C pools and highlights the importance of understanding processes that control deep soil C.
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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 ».