Mapping N deposition impacts on soil microbial biomass across global terrestrial ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Soil microorganisms are key for biodiversity and ecosystem processes. Recent meta-analyses based on nitrogen (N) addition experiments reported an overall negative impact of elevated N on soil microbial biomass on a global scale. However, individual studies have reported divergent effects of N addition, ranging from strongly negative to even positive. Moreover, N deposition varies temporally and spatially worldwide. It remains uncertain how the effects of N deposition on soil microbial biomass vary across global terrestrial ecosystems over time. Through the synthesis of 374 N addition experiments across six continents, we revealed that low quantities of N increased the soil microbial biomass, but high N amounts strongly reduced it. Moreover, the N addition effects were strongly contingent on the ecosystem type, being highly negative in grasslands (−19.3 ± 6.2%, mean and 95% confidence intervals), negative in forests (−8.6 ± 4.2%), and positive in croplands (15.1 ± 12.3%). Further, the soil microbial biomass was most negatively affected by N addition in acidic soils. By combining our meta-analysis results from N addition experiments and global N deposition data, we revealed that the global soil microbial biomass increased by 10.0% in response to cumulative N deposition from 2000–2020. However, regions encompassing the Eastern U.S., Southern Brazil, Europe, and Eastern Asia, with high N deposition rates and large forested areas of acidic soils, were hotspots for microbial biomass loss. Our findings challenge the long-held notion that N deposition has universal negative impacts on soil microbial biomass. Instead, we show that the N deposition impacts on soil microbial biomass are dependent on the amounts of elevated N, ecosystem type, and soil pH, for which N-deposition-induced soil acidification acts as an internal mechanism.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».