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Enregistrement W7161772768 · doi:10.82308/17784

Controls on the soil solution partitioning of dissolved organic carbon and nitrogen in the mineral horizons of forested soils

2009· dissertation· en· W7161772768 sur OpenAlexaboutno aff
Dolly N. Kothawala

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonPodzolSoil waterSorptionDesorptionAdsorptionLangmuir adsorption modelSoil horizonSoil organic matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The soil-solution partitioning of dissolved organic carbon (DOC) within mineral soil horizons is primarily controlled by processes of adsorption and desorption. These abiotic processes largely occur within a short equilibration time of seconds to minutes, which generally occur faster than microbial processes. To characterise the adsorption of DOC to mineral soils, I used the Langmuir adsorption isotherm, which holds several advantages to the commonly used linear initial mass (IM) isotherm. One advantage to using the Langmuir isotherm is an estimation of the maximum DOC adsorption capacity (Qmax). The Qmax estimates the number of remaining DOC binding sites available on the mineral soil particle surfaces. I modified the traditional Langmuir isotherm in order to estimate the DOC desorption potential of native soil organic matter (SOC). Sorption characteristics were derived for a broad range of52 mineral soils collected from 17 soil profiles spanning across Canada from British Columbia to Quebec. Mineral horizons with the greatest Qmax included the Fe-enriched B horizons of acidic Podzols and Volcanic soils, followed by B horizons not enriched in Fe, followed by A and C horizons. Podzol B horizons were distinct from all other horizons due to significantly higher desorption potential. Soil properties predicting the adsorption characteristics of DOC also predicted the adsorption characteristics of dissolved organic nitrogen (DON). Adsorption of DOC and DON was tightly coupled (R 2 = 0.86), however the ratio of DOC:DON in the final equilibrium solution lowered for 48 out of 52 minerals horizons. These results suggest that DON may be slightly more mobile than DOC. A short-term (32 day) incubation was perform to establish the fate of indigenous soil C, relative to newly adsorbed soil C to four mineral soils with different adsorption characteristics. Soil columns were leached periodically and sampled for DOC and CO2 production. Two Fe-enriched mineral horizons with high adsorption capacity released low amounts of old SOC, yet released almost all of the newly adsorbed SOC. In contrast, two B horizons without Fe-enrichment released greater amounts of old SOC, and retained a greater fraction of the newly adsorbed SOC than the Fe-enriched horizons. These results identify a contrast between the fate of indigenous and newly adsorbed SOC on mineral soils with differing Qmax. The final component of this study examined changes to the molecular structure of DOC after equilibration with mineral soils. Multiple techniques were used to assess changes in the molecular composition of DOC, including the analysis of aromatic content by specific UV absorbance (SUVA) and fluorescence spectroscopy, analysis of molecular weight distribution (MWD) with high performance size exclusion chromatography (HPSEC) and functional group analysis with Fourier transform infra-red spectroscopy (FTIR). The solution phase DOC generally showed a reduced aromatic content, along with the removal of organic compounds with carboxyl groups. The MWD of DOC was reduced after equilibration to mineral soils, and the reduction in average molecular weight was related to the Qmax of mineral soils. The various components of this thesis have contributed to the overall understanding of controls on the adsorption of DOC and DON species to mineral soils of the Canadian temperate and boreal forest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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