Biochar Benefits Green Infrastructure: Global Meta-Analysis and Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization has degraded ecosystem services on a global scale, and cities are vulnerable to long-term stresses and risks exacerbated by climate change. Green infrastructure (GI) has been increasingly implemented in cities to improve ecosystem functions and enhance city resilience, yet GI degradation or failure is common. Biochar has been recently suggested as an ideal substrate additive for a range of GI types due to its favorable properties; however, the generality of biochar benefits the GI ecosystem function, and the underlying mechanisms remain unclear. Here, we present a global meta-analysis and synthesis and demonstrate that biochar additions pervasively benefit a wide range of ecosystem functions on GI. Biochar applications were found to improve substrate water retention capacity by 23% and enhance substrate nutrients by 12–31%, contributing to a 33% increase in plant total biomass. Improved substrate physicochemical properties and plant growth together reduce discharge water volume and improve discharge water quality from GI. In addition, biochar increases microbial biomass on GI by ∼150% due to the presence of biochar pores and enhanced microbial growth conditions, while also reducing CO 2 and N 2 O emissions. Overall results suggest that biochar has great potential to enhance GI ecosystem functions as well as urban sustainability and resilience.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».