Feasibility of the 4 per 1000 aspirational target for soil carbon: A case study for France
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing soil organic carbon (SOC) stocks is a promising way to mitigate the increase in atmospheric CO 2 concentration. Based on a simple ratio between CO 2 anthropogenic emissions and SOC stocks worldwide, it has been suggested that a 0.4% (4 per 1000) yearly increase in SOC stocks could compensate for current anthropogenic CO 2 emissions. Here, we used a reverse RothC modelling approach to estimate the amount of C inputs to soils required to sustain current SOC stocks and to increase them by 4‰ per year over a period of 30 years. We assessed the feasibility of this aspirational target first by comparing the required C input with net primary productivity (NPP) flowing to the soil, and second by considering the SOC saturation concept. Calculations were performed for mainland France, at a 1 km grid cell resolution. Results showed that a 30%–40% increase in C inputs to soil would be needed to obtain a 4‰ increase per year over a 30‐year period. 88.4% of cropland areas were considered unsaturated in terms of mineral‐associated SOC, but characterized by a below target C balance, that is, less NPP available than required to reach the 4‰ aspirational target. Conversely, 90.4% of unimproved grasslands were characterized by an above target C balance, that is, enough NPP to reach the 4‰ objective, but 59.1% were also saturated. The situation of improved grasslands and forests was more evenly distributed among the four categories (saturated vs. unsaturated and above vs below target C balance). Future data from soil monitoring networks should enable to validate these results. Overall, our results suggest that, for mainland France, priorities should be (1) to increase NPP returns in cropland soils that are unsaturated and have a below target carbon balance and (2) to preserve SOC stocks in other land uses.
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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 ».