Data from: Moderate precipitation reduction enhances nitrogen cycling and soil nitrous oxide emissions in a semi-arid grassland
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing climate change is predicted to induce more weather extremes such as frequent drought and high-intensity precipitation events, causing more severe drying-rewetting cycles in soil. However, it remains largely unknown how these changes will affect soil nitrogen (N)-cycling microbes and the emissions of potent greenhouse gas nitrous oxide (N2O). Utilizing a field precipitation manipulation in a semi-arid grassland on the Loess Plateau, we examined how precipitation reduction (ca. −30%) influenced soil N2O and carbon dioxide (CO2) emissions in field, and in a complementary lab-incubation with simulated drying-rewetting cycles. Results obtained showed that precipitation reduction stimulated plant root turnover and N-cycling processes, enhancing soil N2O and CO2 emissions in field, particularly after each rainfall event. Also, high-resolution isotopic analyses revealed that field soil N2O emissions primarily originated from nitrification process. The incubation experiment further showed that in field soils under precipitation reduction, drying-rewetting stimulated N mineralization and ammonia-oxidizing bacteria in favor of genera Nitrosospira and Nitrosovibrio, increasing nitrification and N2O emissions. These findings suggest that moderate precipitation reduction, accompanied with changes in drying-rewetting cycles under future precipitation scenarios, may enhance N cycling processes and soil N2O emissions in semi-arid ecosystems, feeding positively back to the ongoing 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 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».