Vegetation composition modulates the interaction of climate warming and elevated nitrogen deposition on nitrous oxide flux in a boreal peatland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Northern peatlands with large organic nitrogen (N) storage have the potential to be N2O hotspots under climate warming, elevated N deposition, and vegetation composition change caused by climate change. However, the interactions of these three factors and the primary controls on N2O fluxes in peatlands are not well‐known. Here, the three factors were manipulated in a boreal bog in western Newfoundland, Canada for 5 years. We found that warming mitigated the positive N effect on N2O fluxes in the mid‐growing season under intact vegetation owing to the increase of available N uptake by vegetation and less N for N2O production. In contrast, warming strengthened the N effect on N2O fluxes in the early growing season under the absence of graminoids or shrubs, which could be attributed to the increase of available carbon and nitrogen for N2O production. It should be noted that these effects were not observed under the condition of low carbon availability. In addition, gross primary production was found as a critical control on N2O fluxes under N addition. Our findings emphasize that the interaction of abiotic (warming and elevated nitrogen deposition) and biotic factors (vegetation composition change) on N2O fluxes should be taken into account in order to project N2O fluxes in peatland ecosystems accurately.
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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 | 0,000 | 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 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 ».