Soil phosphorus improved the soil organic carbon of converted forestland from cropland within southern Qinling-Daba Mountains, China
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies showed that the program of converted forestland from cropland (CFC), initiated by the Chinese government in 1999, has been a significant contributor to China’s efforts towards carbon neutrality. Here, the 20-year CFCs of two aspects (sunny and shady) and three positions (upper, middle, and lower) hillslopes, adjacent maize ( Zea mays L.) cropland, and natural secondary Castanea mollissima forest (CCF) within southern Qinling-Daba Mountains region (Qinba) had been selected as the targets. The soil bulk density (SBD), soil organic carbon concentration (SOCC), total nitrogen (TN), and total phosphorus (TP) had been determined. The results showed that SBD increased with depth, and other parameters decreased, which varied largely with the aspect and position. The SOC stocks (SOCS) of CCF, cropland, and CFC were 152.81 ± 5.17, 168.19 ± 11.87, and 183.92 ± 35.69 Mg C hm−2, respectively. The SOCCs of CCF, cropland, and CFC were 17.71 ± 4.38, 20.23 ± 5.28, and 21.89 ± 7.33 g kg−1, respectively. The CFC increased the correlations between SOC and TP, and decreased the correlations between SOC and TN. The CFC shifted the relationships of lg SOC versus lg N:P and lg SOC versus lg TP from decreasing returns of cropland to isometric. Overall, the CFCs enhanced SOC, especially in the middle shady hillslopes within the southern middle-mountain of Qinba. In contrast, SOC levels decreased in the sunny upper hillslopes. We presented the evidence that hillslopes aspect and position had significant effects on SOC, which was regulated by soil phosphorus.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».