Spatial and Temporal Variation in Soil Nitrous Oxide Emissions from a Rehabilitated and Undisturbed Riparian Forest
Notice bibliographique
Résumé
Riparian zones enhance water quality and provide wildlife habitat, but high nutrient input in agricultural landscapes causes nitrous oxide (N 2 O) emissions, potentially negating their benefits of C sequestration. The objectives of this study were to quantify spatiotemporal N 2 O emissions in a rehabilitated and undisturbed natural riparian forest. We also determined soil and vegetation characteristics, and their role in driving spatiotemporal N 2 O emissions. Mean N 2 O‐N emissions were not significantly ( p < 0.05) different between rehabilitated (7.62 μg m −2 h −1 ) and undisturbed (5.93 μg m −2 h −1 ) riparian forests. The greatest ( p < 0.05) N 2 O‐N emissions in both riparian forests were observed during the summer. Soil moisture, temperature, and N were significantly correlated to N 2 O‐N emissions. Our results show that soil and vegetation characteristics varied between the two riparian forests, but differences in N 2 O‐N emissions were negligible. We also found that N 2 O emissions were influenced by soil characteristics and seasonality, rather than vegetation characteristics or spatial position. Core Ideas N 2 O emissions are influenced temporally rather than spatially in riparian zones. Rehabilitated and undisturbed riparian forests have similar N 2 O emissions. Seasonality and soil characteristics had a greater influence on N 2 O emissions than vegetation. Riparian systems generated hot moments rather than hot spots of N 2 O emissions.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».