MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896806169 · doi:10.5194/bg-16-2573-2019

Shifting mineral and redox controls on carbon cycling in seasonally flooded mineral soils

2019· article· en· W2896806169 sur OpenAlexfundno aff
Rachelle LaCroix, Malak Tfaily, Menli McCreight, Morris E. Jones, Lesley Spokas, Marco Keiluweit

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaWestern Economic Diversification CanadaBiological and Environmental ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Food and AgricultureUniversity of SaskatchewanCanadian Light SourceOffice of ScienceU.S. Department of AgricultureU.S. Department of Energy
Mots-clésSoil waterBiogeochemical cycleEnvironmental scienceSoil carbonOrganic matterBiomass (ecology)Total organic carbonCarbon cycleSoil horizonEnvironmental chemistryDeciduousAgronomyEcologySoil scienceEcosystemChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although wetland soils represent a relatively small portion of the terrestrial landscape, they account for an estimated 20 %–30 % of the global soil carbon (C) reservoir. C stored in wetland soils that experience seasonal flooding is likely the most vulnerable to increased severity and duration of droughts in response to climate change. Redox conditions, plant root dynamics, and the abundance of protective mineral phases are well-established controls on soil C persistence, but their relative influence in seasonally flooded mineral soils is largely unknown. To address this knowledge gap, we assessed the relative importance of environmental (temperature, soil moisture, and redox potential) and biogeochemical (mineral composition and root biomass) factors in controlling CO 2 efflux, C quantity, and organic matter composition along replicated upland–lowland transitions in seasonally flooded mineral soils. Specifically, we contrasted mineral soils under temperature deciduous forests in lowland positions that undergo seasonal flooding with adjacent upland soils that do not, considering both surface (A) and subsurface (B and C) horizons. We found the lowland soils had lower total annual CO 2 efflux than the upland soils, with monthly CO 2 efflux in lowlands most strongly correlated with redox potential (E h ). Lower CO 2 efflux as compared to the uplands corresponded to greater C content and abundance of lignin-rich, higher-molecular-weight, chemically reduced organic compounds in the lowland surface soils (A horizons). In contrast, subsurface soils in the lowland position (C g horizons) showed lower C content than the upland positions (C horizons), coinciding with lower abundance of root biomass and oxalate-extractable Fe (Fe o , a proxy for protective Fe phases). Our linear mixed-effects model showed that Fe o served as the strongest measured predictor of C content in upland soils, yet Fe o had no predictive power in lowland soils. Instead, our model showed that E h and oxalate-extractable Al (Al o , a proxy of protective Al phases) became significantly stronger predictors in the lowland soils. Combined, our results suggest that low redox potentials are the primary cause for C accumulation in seasonally flooded surface soils, likely due to selective preservation of organic compounds under anaerobic conditions. In seasonally flooded subsurface soils, however, C accumulation is limited due to lower C inputs through root biomass and the removal of reactive Fe phases under reducing conditions. Our findings demonstrate that C accrual in seasonally flooded mineral soil is primarily due to low redox potential in the surface soil and that the lack of protective metal phases leaves these C stocks highly vulnerable to climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiogeosciencesMême sujetPeatlands and Wetlands EcologyTravaux en français237 207