Global estimates of forest soil methane flux identify a temperate and tropical forest methane sink
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Forest ecosystems play an important role in the global CH4 cycle. Understanding and quantifying the contribution and distribution of CH4 sinks and sources in global forest soils is vital for assessing realistic approaches to climate change mitigation. Here, we compiled a dataset of in situ global forest soil CH4 fluxes from published data, incorporating 772 case studies covering boreal (n = 12), temperate (n = 369), subtropical (n = 208), and tropical (n = 183) forests and spanning 1991–2020 as a basis to build the mixed-effect model. Using the screened best model, we identified the main drivers and predicted the global distribution of the forest soil CH4 flux. Our research revealed that global forest soil CH4 uptake decreased significantly with increasing mean annual temperature (MAT), soil bulk density (BD), soil organic carbon (SOC), and soil total nitrogen (TN) but increased significantly with increasing mean annual precipitation (MAP). The global mean CH4 uptake rate in forest soils was 3.95 ± 1.78 kg CH4 ha−1 yr−1, with the total sink of 14.98 ± 6.75 Tg CH4 yr−1. The soil CH4 sinks in temperate and tropical forests contributed 84 % to the total sink of global forests. The CH4 emission rate in global forest soils averaged 1.12 ± 1.11 kg CH4 ha−1 yr−1, with the total source of 0.14 ± 0.14 Tg CH4 yr−1. Nearly 3 % of the total area of global forest soils was a net CH4 source. In summary, we identified the key drivers of forest soil CH4 flux and improved previous estimates of the global CH4 budget in forest soils. These findings can support decision-making related to forest management and greenhouse gas restrictions.
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.
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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle