A continental-scale study of Spodosols across North America and implications for soil organic carbon dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Spodosols are among the most prevalent soil orders in temperate forests and play a key role in carbon sequestration and climate regulation. Podzolization promotes the accumulation and mobilization of mineral-associated organic carbon (MAOC) in deeper horizons, and the concentration of Fe Al oxyhydroxides controls the efficiency of this process and the carbon storage capacity of these soils. Yet, no large-scale study has compiled Spodosol data to evaluate soil properties, podzolization thresholds, and the influence of Fe Al oxyhydroxides and clays on MAOC storage. Here, we present a continental-scale compilation of over 3000 Spodosol profiles from across North America to assess SOC, Fe Al oxyhydroxides, clay content, and development thresholds based on parent material Fe content. We also estimated carbon saturation and maximum MAOC storage capacity using both silt + clay and Fe Al oxyhydroxide concentrations. Our results show that coastal regions exhibit exceptionally high SOC and Fe oxyhydroxide levels, while more continental regions have lower concentrations. Parent material Fe content was significantly higher in coastal regions, especially Coastal Alaska (12 %), compared to <4 % in continental areas. We demonstrate that concentration of Al and Fe oxyhydroxides is a more reliable approach of estimating MAOC storage capacity than silt + clay content. The mineralogical capacity of Spodosols, based on Fe Al oxyhydroxides, supports maximum MAOC concentrations ranging from ∼2 % in continental regions to nearly 10 % in Coastal Alaska. These findings highlight the role of climate in driving podzolization intensity and show that Spodosols, especially in northern coastal regions, hold significant potential for additional carbon sequestration..
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».