Soil GHG fluxes are altered by N deposition: New data indicate lower N stimulation of the N<sub>2</sub>O flux and greater stimulation of the calculated C pools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of nitrogen (N) deposition on soil organic carbon (C) and greenhouse gas (GHG) emissions in terrestrial ecosystems are the main drivers affecting GHG budgets under global climate change. Although many studies have been conducted on this topic, we still have little understanding of how N deposition affects soil C pools and GHG budgets at the global scale. We synthesized a comprehensive dataset of 275 sites from multiple terrestrial ecosystems around the world and quantified the responses of the global soil C pool and GHG fluxes induced by N enrichment. The results showed that the soil organic C concentration and the soil CO 2 , CH 4 and N 2 O emissions increased by an average of 3.7%, 0.3%, 24.3% and 91.3% under N enrichment, respectively, and that the soil CH 4 uptake decreased by 6.0%. Furthermore, the percentage increase in N 2 O emissions (91.3%) was two times lower than that (215%) reported by Liu and Greaver ( Ecology Letters , 2009, 12:1103–1117). There was also greater stimulation of soil C pools (15.70 kg C ha −1 year −1 per kg N ha −1 year −1 ) than previously reported under N deposition globally. The global N deposition results showed that croplands were the largest GHG sources (calculated as CO 2 equivalents), followed by wetlands. However, forests and grasslands were two important GHG sinks. Globally, N deposition increased the terrestrial soil C sink by 6.34 Pg CO 2 /year. It also increased net soil GHG emissions by 10.20 Pg CO 2 ‐Geq (CO 2 equivalents)/year. Therefore, N deposition not only increased the size of the soil C pool but also increased global GHG emissions, as calculated by the global warming potential approach.
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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 | 0,000 |
| 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 ».