Influence of soil organic matter on stable water isotope analysis of soil pore water using the H2O(liquid)–H2O(vapor) vapor equilibration method
Notice bibliographique
Résumé
• δ 18 O and δ 2 H were analyzed using the direct liquid–vapor equilibration method. • Influence of soil texture, volumetric water content and organic matter were shown. • Mineral-water interactions significantly influenced δ 18 O and δ 2 H measurements. • A regression using volumetric water content and organic matter is presented. The direct liquid–vapor equilibration (DLVE) method is commonly used to analyze the stable isotope composition of soil pore water ( δ 18 O, δ 2 H) by laser spectroscopy. The influence of soil texture, soil volumetric water content (VWC), and the presence of organic matter impacting reliable results is not yet fully understood. We conducted two different experiments: in the first experiment, natural silty topsoil with 4 % organic matter, chemically washed soil with 1 % organic matter, and two non-organic sediments (sand and kaolinite) were used to study the impact of soil organic matter on the DLVE method for a gradient of volumetric porewater contents. In the second experiment, different concentrations of humic acids were mixed with sandy sediment and porewater of known isotopic composition to investigate whether organic matter alone or its interactions with the sediment impacted the DLVE measurements. Results showed an influence of VWC on measured vapor isotope compositions, especially during drier conditions, with an unexpected lower accuracy (larger bias from the known isotope ratio) for sandy sediment compared to kaolinite when VWC was below 0.15 cm 3 cm −3 . Besides VWC and soil texture, organic matter additionally altered the expected vapor isotope composition, as natural silty topsoil with 4 % organic matter showed lower accuracy at all volumetric water contents than the silty soil with only 1 % organic matter. Results of the second experiment showed that humic acids were significantly (p < 0.05) influencing DLVE outcomes regardless of the humic acid concentrations for the soil–water mixture samples, with a threshold behavior of markedly decreased accuracy above 2 % humic acid concentration for both δ 18 O and δ 2 H. As pure mixtures of water and humic acid generally had higher accuracy, the interaction of humic acid with the soil might be a factor. A multivariate regression analysis was carried out using volumetric water content and soil organic matter as independent variables to correct for biases. While for oxygen isotopes the results could be improved, hydrogen isotopes still showed low accuracy especially under dry conditions and larger percentages of humic acid. Our findings indicate that in addition to soil texture and volumetric water content, the interaction between the soil matrix and organic matter probably affects the DLVE method measurements, particularly at concentrations exceeding 0.1 g of humic acid per ml of water. In certain instances, this interaction may be corrected, thus addressing existing methodological gaps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».