Implications of climate and litter quality for simulations of litterbag decomposition at high latitudes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Litter decomposition is a vital part of the carbon cycle and is thoroughly studied both in the field and with models. Although temporally and spatially limited, litterbag decomposition experiments are often used to calibrate and evaluate soil models, coupled to land models, that are intended for use on large scales. We used the microbially explicit soil decomposition model MIMICS+ to replicate two high-latitude litterbag decomposition experiments of different spatial and temporal scales. We investigated how well the model represented observed mass loss in terms of the controlling factors of climate and litter quality and their relative importance with time. In addition to default model forcing, we used measured and site-specific model-derived microclimatic variables (soil moisture and temperature), hypothesizing that this would improve model results. We found that MIMICS+ represented mass loss after 1, 3, and 6 years well across a climatic gradient of Canadian sites but had more variable results for 1-year mass loss across a climate grid in southern Norway. In terms of litter quality, the litter metabolic fraction had more influence on modeled mass loss than the carbon-to-nitrogen ratio of the litter. Using alternative microclimate sources led to up to 23 % more mass remaining and down to 22 % less mass remaining compared to the simulations using default model inputs. None of the input alternatives significantly improved results compared to using the default model setup. We discuss possible causes for our findings and suggest measures to better utilize short-term field experiments to inform microbially explicit decomposition models.
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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 | 0,000 | 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 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 ».