Climate and soils together regulate photosynthetic carbon isotope discrimination within C<sub>3</sub> plants worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Within C 3 plants, photosynthesis is a balance between CO 2 supply from the atmosphere via stomata and demand by enzymes within chloroplasts. This process is dynamic and a complex but crucial aspect of photosynthesis. We sought to understand the spatial pattern in CO 2 supply–demand balance on a global scale, via analysis of stable isotopes of carbon within leaves (Δ 13 C), which provide an integrative record of CO 2 drawdown during photosynthesis. Location Global Time period 1951–2011. Major taxa studied Vascular plants. Methods We assembled a database of leaf carbon isotope ratios containing 3,979 species–site combinations from across the globe, including 3,645 for C 3 species. We examined a wide array of potential climate and soil drivers of variation in Δ 13 C. Results The strongest drivers of carbon isotope discrimination at the global scale included atmospheric pressure, potential evapotranspiration and soil pH, which explained 44% of the variation in Δ 13 C. Addition of eight more climate and soil variables (each explaining small but highly significant amounts of variation) increased the explained variation to 60%. On top of this, the largest plant trait effect was leaf nitrogen per area, which explained 11% of Δ 13 C variation. Main conclusions: By considering variation in Δ 13 C at a considerably larger scale than previously, we were able to identify and quantify key drivers in CO 2 supply–demand balance previously unacknowledged. Of special note is the key role of soil properties, with greater discrimination on low‐pH and high‐silt soils. Unlike other plant traits, which show typically wide variation within sets of coexisting species, the global pattern in carbon stable isotope ratios is much more conservative; there is relatively narrow variation in time‐integrated CO 2 concentrations at the site of carboxylation among plants in a given soil and climate.
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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) | 0,000 | 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 ».