Seasonality and moisture regime control soil respiration, enzyme activities, and soil microbial biomass carbon in a semi-arid forest of Delhi, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil respiration, soil enzymes, and microbial biomass are important in carbon cycling in the terrestrial ecosystem which is generally limited by environmental factors and soil carbon availability. Hence, we tried to assess the factors affecting the functional aspects of these processes in a semi-arid climate. We monitored soil respiration (surface) using a portable infrared gas analyzer (Q-Box SR1LP Soil Respiration Package, Qubit Systems, Canada) equipped with a soil respiration chamber (Model: G 180). Soil respiration was measured at midday during each season throughout the study period. Soil enzymatic activities and microbial biomass carbon (MBC) were analyzed following the standard protocol for a year during peak time in four seasons at 0–10 cm and 10–20 cm depth. Soil respiration shows significant variation with highest in monsoon (3.31 μmol CO2 m−2 s−1) and lowest in winter (0.57 μmol CO2 m−2 s−1). Similarly, β-glucosidase, dehydrogenase, and phenol oxidase activity ranged from 11.15 to 212.59 μg PNP g−1 DW h−1, 0.11 to 16.47 μg TPF g−1 DW h−1, and 4102.95 to 10187.55 μmol ABTS+ g−1 DW min−1, respectively. MBC ranged from 17.08 to 484.5 μg C g−1. Besides, soil respiration, soil enzymes (except β-glucosidase), and MBC were significantly correlated with soil moisture. Seasonality, optimum moisture and temperature played a significant role in determining variations in soil microbiological processes (except β-glucosidase activity); the carbon cycling in the study area is assisted by enzyme activity; dehydrogenase and phenol oxidase played a significant role in soil respiration; hence, this landscape is sensitive to environmental changes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».