Permafrost soil organic matter (de)composition in times of global warming
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic warms four times faster than the global average, resulting in widespread permafrost thaw. Organic matter that was stored in permanently frozen soil for up to millennia now becomes available to microbial decomposition. Warming might also alter microbial community composition and physiology and thus change the decomposition potential of soils. Our current knowledge about permafrost soil organic matter (SOM) composition and decomposition is limited, particularly in regard to the heterogeneity of permafrost landscapes, thus hampering our ability to predict possible permafrost soil feedbacks to climate change. The objective of this study was to characterize SOM and microbial community composition of the active layer and the upper permanently frozen soil from permafrost-affected polygonal lowland tundra.We collected more than 80 soil samples from four different soil layers (organic, mineral, cryoturbated, permanently frozen) from three developmental stages of ice-wedge polygons (low-center, flat-center, high-center polygons) in NW Canada, and analyzed organic matter composition by a pyrolysis-GC/MS fingerprinting approach and microbial community composition by amplicon sequencing of the 16S rRNA gene (bacteria, archaea) and the ITS1 region (fungi).Our results suggest that the spatial heterogeneity of permafrost soils is not only reflected in soil physical parameters, but also in the chemical composition of organic matter and the composition of microbial communities. The organic soil layer comprised both the highest microbial diversity and the most diverse SOM composition. The distribution of major compound classes (carbohydrates, lignins, lipids, N-compounds, phenols & aromatics) differed between organic, mineral, cryoturbated and permanently frozen organic matter. This pattern followed a gradient from low to high organic matter degradation with soil depth. Soil organic matter composition also differed among polygon types, indicating different decomposition pathways, likely depending on differences in vegetation and soil water availability. We also found distinct microbial communities for soils from low-center polygons, possibly driven by prevailing anoxic conditions in this landscape unit. Bacterial and archaeal communities differed among all soil layers, while only fungal communities from the organic soils differed from the other layers.The observed differences in SOM and microbial community composition among soil layers and polygon types highlight the importance of considering spatial heterogeneity when studying permafrost soils. Moreover, our results might help to explain observed differences in microbial decomposition patterns on different spatial scales and emphasize the need to include aspects of permafrost soil heterogeneity to finetune current ecosystem and climate models.This study is part of the EU H2020 project “Nunataryuk”.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».