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Enregistrement W3203373787 · doi:10.3389/fenvs.2021.680430

Mosses are Important for Soil Carbon Sequestration in Forested Peatlands

2021· article· en· W3203373787 sur OpenAlexaff
Åsa Kasimir, Hongxing He, Per‐Erik Jansson, Annalea Lohila, Kari Minkkinen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésPeatMossEnvironmental scienceSoil carbonBiomass (ecology)SphagnumSoil waterAgronomyVegetation (pathology)LitterBorealNutrientPlant litterSoil organic matterSoil scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient-rich peat soils have previously been demonstrated to lose carbon despite higher photosynthesis and litter production compared to nutrient-poor soils, where instead carbon accumulates. To understand this phenomenon, we used a process-oriented model (CoupModel) calibrated on data from two closely located drained peat soil sites in boreal forests in Finland, Kalevansuo and Lettosuo, with different soil C/N ratios. Uncertainty-based calibrations were made using eddy-covariance data (hourly values of net ecosystem exchange) and tree growth data. The model design used two forest scenarios on drained peat soil, one nutrient-poor with dense moss cover and another with lower soil C/N ratio with sparse moss cover. Three vegetation layers were assumed: conifer trees, other vascular plants, and a bottom layer with mosses. Adding a moss layer was a new approach, because moss has a modified physiology compared to vascular plants. The soil was described by three separate soil organic carbon (SOC) pools consisting of vascular plants and moss litter origin and decomposed organic matter. Over 10 years, the model demonstrated a similar photosynthesis rate for the two scenarios, 903 and 1,034 g C m−2 yr−1, for the poor and rich site respectively, despite the different vegetation distribution. For the nutrient-rich scenario more of the photosynthesis produce accumulated as plant biomass due to more trees, while the poor site had abundant moss biomass which did not increase living aboveground biomass to the same degree. Instead, the poor site showed higher litter inputs, which compared with litter from vascular plants had low turnover rates. The model calibration showed that decomposition rate coefficients for the three SOC pools were similar for the two scenarios, but the high quantity of moss litter input with low decomposability for the nutrient poor scenario explained the major difference in the soil carbon balance. Vascular plant litter declined with time, while SOC pools originating from mosses accumulated with time. Large differences between the scenarios were obtained during dry spells where soil heterotrophic respiration doubled for the nutrient-rich scenario, where vascular plants dominated, owing to a larger water depletion by roots. Where moss vegetation dominated, the heterotrophic respiration increased by only 50% during this dry period. We suggest moss vegetation is key for carbon accumulation in the poor soil, adding large litter quantities with a resistant quality and less water depletion than vascular plants during dry conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission1
Résumé présentoui

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