Impact of vegetation on the methane budget of a temperate forest
Notice bibliographique
Résumé
Summary Upland forest soils are known to be the main biological sink for methane, but studies have shown that net methane uptake of a forest ecosystem can be reduced when methane emissions by vegetation are considered. We estimated the methane budget of a young oak plantation by considering tree stems but also the understorey vegetation. Automated chambers connected to a laser‐based gas analyser, on tree stems, bare soil and soil covered with understorey vegetation, recorded CH 4 fluxes for 7 months at 3 h intervals. Tree stem emissions were low and equated to only 0.1% of the soil sink. Conversely, the presence of understorey vegetation increased soil methane uptake. This plant‐driven enhancement of CH 4 uptake occurred when the soil was consuming methane. At the stand level, the methane budget shifted from −1.4 ± 0.4 kg C ha −1 when we upscaled data obtained only on bare soil, to −2.9 ± 0.6 kg C ha −1 when we considered soil area that was covered with understorey vegetation. These results indicate that aerenchymatous plant species, which are known to reduce the methane sink in wetlands, actually increase soil methane uptake two‐fold in an upland forest by enhancing methane and oxygen transport and/or by promoting growth of methanotrophic populations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».