Chronic Warming and Nitrogen-Addition Alter Soil Organic Matter Molecular Composition Distinctly in Tandem Compared to Individual Stressors
Notice bibliographique
Résumé
Forest soils are major reservoirs of carbon (C), but these stores are threatened by increasing global temperatures and atmospheric nitrogen (N) deposition. These environmental stressors can alter soil microbial communities and soil organic matter (SOM) biogeochemistry through a variety of mechanisms. To investigate the impact of chronic warming, N-addition, and simultaneous warming and N-addition (warming + N) on forest soils, soil samples from the Harvard Forest Soil Warming and Nitrogen Addition (SWaN) experiment were analyzed after 14 years. Elemental analysis, targeted compound analysis by gas chromatography–mass spectrometry, and 13 C nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy were used to analyze changes in SOM in both the organic and mineral (0–10 cm) soil layers. Overall, changes in the molecular composition and microbial biomass were observed, but the extent of differences was unique to warming, N-addition, and warming + N treatments. Specifically, N-addition slowed SOM decomposition as measured via solid-state 13 C NMR, while warming and warming + N accelerated SOM decomposition. Continued SOM decomposition after 14 years with warming + N signified a pronounced change to observations made after 4 and 10 years of experimental treatment. This is also demonstrative of how a two-factor approach leads to a unique molecular-level response that cannot be predicted from experiments with individual stressors alone. This study emphasizes the need to observe environmental stressors in tandem using a combination of molecular-level approaches to obtain a comprehensive understanding of how persistent anthropogenic activity will fundamentally alter forest soil systems.
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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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».