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Enregistrement W3182740548 · doi:10.1016/j.soilbio.2021.108356

Deepened snow enhances gross nitrogen cycling among Pan-Arctic tundra soils during both winter and summer

2021· article· en· W3182740548 sur OpenAlexafffundabout
Wenyi Xu, Anders Priemé, Elisabeth J. Cooper, Martin Alfons Mörsdorf, Philipp Semenchuk, Bo Elberling, Paul Grogan, Per Ambus

Notice bibliographique

RevueSoil Biology and Biochemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilQueen's UniversityDanmarks GrundforskningsfondNorges ForskningsrådNational Research Foundation
Mots-clésTundraNitrificationNitrogen cycleDenitrificationEnvironmental scienceMineralization (soil science)CyclingGrowing seasonSnowNitrateSoil waterSnow removalArcticEcologyEnvironmental chemistryNitrogenChemistrySoil scienceGeographyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many Arctic regions currently experience an increase in winter snowfall as a result of climate change. Deepened snow can enhance thermal insulation of the underlying soil during winter, resulting in warmer soil temperatures that promote soil microbial nitrogen (N)-cycle processes and the availability of N and other nutrients. We conducted an ex situ study comparing the effects of deepened snow (using snow fences that have been installed for 3–13 years) on microbial N-cycle processes in late summer (late growing season) and winter (late snow-covered season) among five tundra sites in three different geographic locations across the Arctic (Greenland (dry and wet tundra), Canada (mesic tundra), and Svalbard, Norway (heath and meadow tundra)). Soil gross N cycling rates (mineralization, nitrification, immobilization of ammonium (NH4+) and nitrate (NO3−), and denitrification) were determined using a15N pool dilution. Potential denitrification activity (PDA) and nitrous oxide reductase activity (N2OR) were measured to assess denitrifying enzyme activities. The deepened snow treatment across all sites had a significant effect of the potential soil capacity of accelerating N cycling rates in late winter, including quadrupled gross nitrification, tripled NO3−-N immobilization, and doubled denitrification as well as significantly enhanced late summer gross N mineralization, denitrification (two-fold) and NH4+-N availability. The increase in gross N mineralization and nitrification rates were primarily driven by the availability of dissolved organic carbon (DOC) and nitrogen (DON) across sites. The largest increases in winter DOC and DON concentrations due to deepened snow were observed at the two wetter sites (wet and mesic tundra), and N cycling rates were also more strongly affected by deepened snow at these two sites than at the three other drier sites. Together, these results suggest that the potential effects of deepened winter snow in stimulating microbial N-cycling activities will be most pronounced in relatively moist tundra ecosystems. Hence, this study provides support to prior observations that growing season biogeochemical cycles in the Arctic are sensitive to snow depth with altered nutrient availability for microorganisms and vegetation. It can be speculated that on the one hand growing season N availability will increase and promote plant growth, but on the other hand foster increased water- and gaseous (e.g. N2 and N2O) N-losses with implications for overall nutrient status.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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