Nonlinear turnover rates of soil carbon following cultivation of native grasslands and subsequent afforestation of croplands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Land use conversions can strongly impact soil organic matter (SOM) storage, which creates paramount opportunities for sequestering atmospheric carbon into the soil. It is known that land uses such as annual cropping and afforestation can decrease and increase SOM, respectively; however, the rates of these changes over time remain elusive. This study focused on extracting the kinetics (k) of turnover rates that describe these long-term changes in soil C storage and also quantifying the sources of soil C. We used topsoil organic carbon density and δ13C isotopic composition data from multiple chronosequences and paired sites in Russia and United States. Reconstruction of soil C storage trajectory over 250 years following conversion from native grassland to continual annual cropland revealed a C depletion rate of 0.010 yr−1 (first-order k rate constant), which translates into a mean residence time (MRT) of 100 years (R2≥0.90). Conversely, soil C accretion was observed over 70 years following afforestation of annual croplands at a much faster k rate of 0.055 yr−1. The corresponding MRT was only 18 years (R2=0.997) after a lag phase of 5 years. Over these 23 years of afforestation, trees contributed 14 Mg C ha−1 to soil C accrual in the 0 to 15 cm depth increment. This tree-C contribution reached 22 Mg C ha−1 at 70 years after tree planting. Over these 70 years of afforestation, the proportion of tree C to whole-soil C increased to reach a sizable 79 %. Furthermore, assuming steady state of soil C in the adjacent croplands, we also estimated that 45 % of the prairie C existent at the time of tree planting was still present in the afforested soils 70 years later. As an intrinsic property of k modeling, the derived turnover rates that represent soil C changes over time are nonlinear. Soil C changes were much more dynamic during the first decades following a land use conversion than afterwards when the new land use system approached equilibrium. Collectively, results substantiated that C sequestration in afforested lands is a suitable means to proactively mitigate escalating climate change within a typical person's lifetime, as indicated by MRTs of a few decades.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».