Long-term nutrient addition increased CH4 emission from a bog through direct and indirect effects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peatlands are globally significant sources of atmospheric methane (CH 4 ). While several studies have examined the effects of nutrient addition on CH 4 dynamics, there are few long-term peatland fertilization experiments, which are needed to understand the aggregated effects of nutrient deposition on ecosystem functioning. We investigated responses of CH 4 flux and production to long-term field treatments with three levels of N (1.6–6.4 g m −2 yr −1 as NH 4 NO 3 ), potassium and phosphorus (PK, 5.0 g P and 6.3 g K m −2 yr −1 as KH 2 PO 4 ), and NPK in a temperate bog. Methane fluxes were measured in the field from May to August in 2005 and 2015. In 2015 CH 4 flux was higher in the NPK treatment with 16 years of 6.4 g N m −2 yr −1 than in the control (50.5 vs . 8.6 mg CH 4 m −2 d −1 ). The increase in CH 4 flux was associated with wetter conditions derived from peat subsidence. Incubation of peat samples, with and without short-term PK amendment, showed that potential CH 4 production was enhanced in the PK treatments, both from field application and by amending the incubation. We suggest that changes in this bog ecosystem originate from long-term vegetation change, increased decomposition and direct nutrient effects on microbial dynamics.
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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 | 0,001 | 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 ».