Plant cover changes drive soil carbon pool responses in High Arctic dry heath exposed to decades of experimentally increased summer rain and nutrient addition
Notice bibliographique
Résumé
With accelerating climate change, higher summer rainfall and warmer soils are expected for High Arctic ecosystems . Yet, how increased rainfall and soil nutrient availability will affect plant composition and ecosystem carbon (C) storage in these arid, low-productivity ecosystems remains unclear. We utilised a long-term experiment in dry shrub heath tundra in Zackenberg, NE Greenland, in which nitrogen and phosphorus availability was increased and precipitation doubled experimentally every summer for 25 years. We determined soil and vegetation C pools, plant cover and leaf chemistry, and ecosystem CO 2 fluxes in peak growing season. Watering increased the cover of graminoids and all plants by 78% and 18%, respectively, which likely drove a moderate 6% increase in upper soil C stocks. Soil respiration was consistently stimulated in watered plots, confirming high sensitivity of soil microbes to moisture in dry tundra, but also stimulation of microbial activity by increased plant inputs. We suggest that belowground processes linked to root growth, root exudation, and/or microbial turnover of organic matter are important in driving the C pool changes. Our results show that increased summer rainfall can lead to greening and enhanced soil C pool in High Arctic dry heaths, potentially providing moderate negative feedback to climate change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».