Effects of nitrogen deposition and litter layer management on soil CO2, N2O, and CH4 emissions in a subtropical pine forestland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forestland soils play vital role in regulating global soil greenhouse gas (GHG) budgets, but the interactive effect of the litter layer management and simulated nitrogen (N) deposition on these GHG flux has not been elucidated clearly in subtropical forestland. A field trial was conducted to study these effects by using litter removal method under 0 and 40 kg N ha −1 yr −1 addition in a subtropical forestland in Yingtan, Jiangxi Province, China. Soil CO 2 emission was increased by N addition (18–24%) but decreased by litter removal (24–32%). Litter removal significantly ( P < 0.05) decreased cumulative N 2 O emission by 21% in treatments without N addition but only by 10% in treatments with 40 kg N ha −1 yr −1 addition. Moreover, litter-induced N 2 O emission under elevated N deposition (0.094 kg N 2 O-N ha −1 ) was almost the same as without N addition (0.088 kg N 2 O-N ha −1 ). Diffusion of atmospheric CH 4 into soil was facilitated by litter removal, which increased CH 4 uptake by 55%. Given that the increasing trend of atmospheric N deposition in future, which would reduce litterfall in subtropical N-rich forest, the effect of surface litter layer change on soil GHG emissions should be considered in assessing forest GHG budgets and future climate scenario modeling.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».