Carbon Storage and Sequestration Under Different Stocking Rates in a Eurasian Desert Steppe in China
Notice bibliographique
Résumé
The research on carbon source/sink of terrestrial ecosystem is an important part of global climate change. Under the sustainable grazing management, the carbon storage in grassland ecosystem will increase, which promotes the carbon sequestration in the grassland area. In order to understand the carbon sequestration in grazing system of desert steppe, a sheep grazing experiment for completely random block design was conducted in desert steppe. There were 4 stocking rates and 3 replications in this experiment. The effects of annual precipitation and stocking rate on the carbon sequestration of desert steppe were compared. The stocking rate treatments were as follows: no grazing, light grazing, moderate grazing, and heavy grazing. Plant composition, biomass, individual plant carbon, soil carbon, emission of soil and livestock, and carbon flux of ecosystem were measured. We discussed carbon storage and carbon sequestration based on the above indicators. The results showed that stocking rate has different effects on the aboveground net primary production, belowground net primary production, carbon storage of grassland ecosystem, net ecosystem exchange and soil respiration. We further analyzed the impact factors of different variables, understood the carbon sequestration and transition process from plant to soil in this steppe. Finally, we concluded that the optimal stocking rate in desert steppe according to the vegetation, balance of soil nutrients and livestock performance, provides the theoretical reference for the sustainable grassland management based on grassland carbon sequestration.
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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 | 0,000 | 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 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 ».