Canopy and understory nitrogen additions differentially regulate soil organic carbon fractions via litter–microbe–mineral interactions
Notice bibliographique
Résumé
The effects of nitrogen (N) deposition on forest soil organic carbon (SOC) are largely unclear, likely due to the divergent responses of particulate (POC) and mineral-associated carbon (MAOC). Conventional understory inorganic N (UIN) additions neglect canopy processes and the impacts of organic N, potentially misevaluating N deposition effects. This study was conducted in a long-term N addition experiment established in a Moso bamboo forest, which included six treatments combining canopy and understory N additions with organic (urea + glycine) and inorganic (NH 4 NO 3 ) forms at a rate of 50 kg·N·ha −1 ·yr −1 . Litterbags were installed for a two-year decomposition experiment and collected at quarterly intervals, together with concurrent soil sampling under litterbags at 0–10 cm depth. We aimed to examine the effects of canopy vs. understory N addition and organic vs. inorganic N form on soil POC and MAOC concentrations. Our results showed that canopy N additions significantly reduced POC (−15.9%) but did not affect MAOC ( P > 0.05). Conversely, understory N additions significantly increased POC (+30.9%) and decreased MAOC (−28.9%). Canopy N additions decreased POC by enhancing peroxidase activity and fungal diversity (FuD), while understory N additions promoted POC by inhibiting litter decomposition. Additionally, understory N addition-induced soil acidification decreased soil Ca 2+ concentration, microbial carbon use efficiency, and bacterial necromass C, as well as the release of litter water-soluble compounds, thereby inhibiting MAOC. Moreover, nitrogen forms (organic vs. inorganic) had no effect on SOC fractions. Our findings underscore that canopy and understory N addition approaches differentially regulate SOC fractions by altering litter decomposition–microbial–mineral interactions, and the understory approach may overestimate soil POC gain and MAOC loss driven by atmospheric N deposition. • •Understory N additions overestimated POC gain compared to canopy additions • •Understory N additions overestimated MAOC loss compared to canopy additions • •Organic vs. inorganic N forms showed no distinct effects on SOC fractions
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».