Ericoid mycorrhizal fungi mediate the response of ombrotrophic peatlands to fertilization: a modeling study
Notice bibliographique
Résumé
Ericaceous shrubs adapt to the nutrient-poor conditions in ombrotrophic peatlands by forming symbiotic associations with ericoid mycorrhizal (ERM) fungi. Increased nutrient availability may diminish the role of ERM pathways in shrub nutrient uptake, consequently altering the biogeochemical cycling within bogs. To explore the significance of ERM fungi in ombrotrophic peatlands, we developed the model MWMmic (a peat cohort-based biogeochemical model) into MWMmic-NP by explicitly incorporating plant-soil nitrogen (N) and phosphorus (P) cycling and ERM fungi processes. The new model was applied to simulate the biogeochemical cycles in the Mer Bleue (MB) bog in Ontario, Canada, and their responses to fertilization. MWMmic_NP reproduced the carbon(C)-N-P cycles and vegetation dynamics observed in the MB bog, and their responses to fertilization. Our simulations showed that fertilization increased shrub biomass by reducing the C allocation to ERM fungi, subsequently suppressing the growth of underlying Sphagnum mosses, and decreasing the peatland C sequestration. Our species removal simulation further demonstrated that ERM fungi were key to maintaining the shrub-moss coexistence and C sink function of bogs. Our results suggest that ERM fungi play a significant role in the biogeochemical cycles in ombrotrophic peatlands and should be considered in future modeling efforts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».