Geochemical Versus Climatic Controls on Soil Organic Carbon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil texture and climate are considered the major controls on soil organic carbon (SOC) storage globally, and model simulations suggest that cooler regions of the planet will be more sensitive to SOC losses caused by climate warming. To investigate this pattern, we measured SOC and geochemical properties in surface (0–10 cm) mineral soil at 198 forested sites across the Boreal Plains, Boreal Shield, and Taiga Shield Ecozones in central Canada, where mean annual air temperature (MAT) ranged from −6.0 to +0.7°C. Across the five ecoregions, SOC was strongly related to soil organic matter (SOM) with SOC:SOM ratio of 0.47. Despite the substantial temperature gradient, we found that SOC was only weakly correlated with temperature, precipitation, and net primary productivity (NPP). Instead, SOC was strongly related ( r > 0.7) to soil geochemical properties with SOC increasing in finer textured soils that had higher concentrations of aluminum (Al) and iron (Fe) and lower silica (Si) content. To extend the climate and soil geochemistry gradient, we expanded the analysis to include soils from temperate forests in the Mixedwood Plains Ecozone of southeastern Canada as well as published data from natural shrublands and grassland sites spanning the Southern Hemisphere and found that the strong correlations between SOC, Al + Fe, and Si persisted. These data suggest that soil texture and geochemical properties provide protection to SOC, and relationships with geochemistry must be incorporated in Earth System Models to improve spatial prediction of SOC stocks and their sensitivity to climate change.
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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 | 0,000 | 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 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 ».