Comparing Indicators of Carbon Cycling Under Different Climatic Regions of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Dissolved organic carbon (DOC) and soil respiration (SR) are essential in carbon cycling and storage. Consequently, proper soil management requires knowledge of factors influencing DOC and SR in soil. The main objective is to identify the most critical indicators that control DOC and SR in the major climatic regions of Iran. The carbon cycling of sixteen pedons from six study sites with different soil moisture and temperature regimes was measured. Soil samples were collected from various genetic horizons to assess their physicochemical properties. Stepwise multiple linear regression (MLR) models were conducted on all horizons and B horizon properties (representing the subsoil) to identify the strongest correlation with DOC and SR. The MLR model revealed that organic carbon (OC) was negatively affected by pH, electrical conductivity (EC), amorphous and crystalline iron oxide contents in all horizons (R2 = 0.69), EC, and cation exchange capacity (CEC) in B horizons (R2 = 0.62). On the other hand, SR was negatively affected by pH, EC, soil water content, and clay contents in all horizons (R2 = 0.67), and calcium carbonate equivalent (CCE), pH, and sodium adsorption ratio in B horizons (R2 = 0.67). The most important indicators associated with carbon cycling included EC and pH in the different soil types of Iran. This study contributes to improving crop yield and mitigating soil degradation, mainly by controlling and managing salinity and pH threats for soil fertility to increase carbon storage in such climatic regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».