Organic matter, carbon, and nitrogen relationships of regreened forest soils in an industrially impacted landscape
Notice bibliographique
Résumé
Context Soil organic matter (SOM) is largely composed of carbon (C) and nitrogen (N), the proportions of which often change with soil depth. The relationships between SOM, C, and N in forest soils can be greatly altered in degraded landscapes and understanding these relationships is integral for successful forest restoration planning. Aims The current study investigated SOM, C, and N relationships in highly degraded forest soils by depth following regreening (one-time application of soil amendments and afforestation). Additionally, the use of standard C:OM ratios (which are commonly used to estimate soil C) were assessed. Methods The SOM, C, and N were measured at five different depths, at nine sites, ranging in time since regreening treatment applications across one of the world’s largest regreening programmes in the City of Greater Sudbury, Canada. Key results The C:OM and C:N ratios decreased with soil depth while N:OM increased. The C and N were significantly correlated with SOM at all depths (excluding the L horizon). The C:OM ratio was lower than standard values and did not change between 16 and 41 years since the application of 10 Mg ha−1 of dolomitic limestone. Conclusions Despite massive soil degradation, SOM, C, and N relationships over soil depth at the regreening sites are consistent with unimpacted forest soils. Applying commonly used C:OM ratios drastically overestimated soil C pools, especially at lower depths. Implications Even in the most degraded landscapes, restoration can improve soil properties. Standard C:OM ratios should be used with caution.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».