Contribution of winter soil respiration to annual soil CO<sub>2</sub> emission in a Mollisol under different tillage practices in northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Winter soil CO2 emission is a very important component of the annual carbon budgets, however, almost no information on winter CO2 emission is available from the cropland soil in northeast China. In this study, soil CO2flux was measured for a 2‐year period from an ongoing tillage trial on Black soil in northeast China to quantify seasonal patterns in soil CO2 flux rate and wintertime contribution to annual soil respiration. Average soil CO2 flux rates in the winter (November to March) were between 0.64 to 1.22 g CO2 m−2 d−1, in the non‐growing season (October and April) were 2.09–3.56 g CO2 m−2 d−1, whereas in the growing season (May to September) they were between 10.9 to 12.7 g CO2 m−2 d−1, with no significant differences among tillage treatments. Total winter, non‐growing and growing season soil CO2 emissions were 0.28–0.45 Mg C ha−1, 0.36–0.53 Mg C ha−1, and 4.52–5.55 Mg C ha−1, respectively, among tillage treatments. The contributions of winter soil respiration to annual soil CO2emission ranged from 5.1 to 7.1%, and the non‐growing season emission ranged from 11.4 to 15.2% among tillage treatments. Our results indicate that in northeast China, cropland Black soil continuously emits CO2throughout the non‐growing season, and the wintertime soil respiration plays a significant role in annual soil carbon budgets. Hence winter soil CO2 emission must be taken into consideration when the role of the soil ecosystem is assessed as either a sink or source of CO2 to the atmosphere.
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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 | 0,000 |
| 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 ».