Effects of Nitrogen Additions on Soil Respiration in an Asian Tropical Montane Rainforest
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the impacts of nitrogen (N) addition on soil respiration (RS) and its temperature sensitivity (Q10) in tropical forests is very important for the global carbon cycle in a changing environment. Here, we investigated how RS respond to N addition in a tropical montane rainforest in Southern China. Four levels of N treatments (0, 25, 50, and 100 kg N ha−1 a−1 as control (CK), low N (N25), moderate N (N50), and high N (N100), respectively) were established in September 2010. Based on a static chamber-gas chromatography method, RS was measured from January 2015 to December 2018. RS exhibited significant seasonal variability, with low RS rates appeared in the dry season and high rates appeared in the wet season regardless of treatment. RS was significantly related to the measured soil temperature and moisture. Our results showed that soil RS increased after N additions, the mean annual RS was 7% higher in N25 plots, 8% higher in N50 plots, and 11% higher in N100 plots than that in the CK plots. However, the overall impacts of N additions on RS were statistically insignificant. For the entire study period, the CK, N25, N50, and N100 treatments yielded Q10 values of 2.27, 3.45, 4.11, and 2.94, respectively. N addition increased the temperature sensitivity (Q10) of RS. Our results suggest that increasing atmospheric N deposition may have a large impact on the stimulation of soil CO2 emissions from tropical rainforests in China.
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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 ».