Spatial heterogeneity of soil organic matter and microbial community composition across ice-wedge polygons and soil layers in Arctic lowland tundra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Permafrost soils are highly vulnerable to climate change. Yet, carbon-flux forecasts for ice-wedge polygon tundra ecosystems remain uncertain due to pronounced spatial heterogeneity at both terrain and pedon scales. In this study, we investigated how soil organic matter pools, microbial community structure, and potential enzymatic activities vary across two spatial dimensions: polygon geomorphology (low-, flat-, and high-centered polygons) and soil layers (organic topsoil, mineral subsoil, cryoturbated material, and upper permafrost). Polygon-specific signatures of SOM and microbial profiles persisted across all layers, and layer- specific effects were consistent across polygon morphologies. Low-centered polygons differed markedly from the other polygon types, exhibiting lower bioavailability of organic matter, smaller microbial abundance, and reduced potential for hydrolytic degradation. Organic topsoils were most distinct from mineral subsoils in their SOM composition and from permafrost in their microbial community structure. They also functioned as microbial hotspots, showing the highest abundances and enzyme activities. Once thawed, permafrost SOM may also become rapidly mobilized due to its quantity, composition, and considerable potential for hydrolytic degradation. Taken together, our findings suggest that gradients in organic matter and redox conditions structured the variations found at both spatial scales. Anticipated polygon transitions, active-layer deepening, and abrupt thaw with climate change, are therefore likely to interactively accelerate soil carbon losses. We propose that distinguishing low-centered polygons from other polygon types, and organic topsoils from deeper soil layers, provides a tractable framework for scaling soil processes across the spatially heterogeneous Arctic lowland tundra.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».