亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Importance of Terrain and Climate for Predicting Soil Organic Carbon Is Highly Variable across Local to Continental Scales

地形 土壤碳 比例(比率) 环境科学 固碳 空间生态学 植被(病理学) 环境资源管理 自然地理学 分布(数学) 气候变化 气候学 地理 地图学 土壤科学 生态学 地质学 土壤水分 数学 海洋学 病理 数学分析 二氧化碳 生物 医学
作者
Tianhong Tan,Giulio Genova,G.B.M. Heuvelink,Johannes Lehmann,Laura Poggio,Dominic Woolf,Fengqi You
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:58 (26): 11492-11503 被引量:22
标识
DOI:10.1021/acs.est.4c01172
摘要

Soil organic carbon (SOC) plays a vital role in global carbon cycling and sequestration, underpinning the need for a comprehensive understanding of its distribution and controls. This study explores the importance of various covariates on SOC spatial distribution at both local (up to 1.25 km) and continental (USA) scales using a deep learning approach. Our findings highlight the significant role of terrain attributes in predicting SOC concentration distribution with terrain, contributing approximately one-third of the overall prediction at the local scale. At the continental scale, climate is only 1.2 times more important than terrain in predicting SOC distribution, whereas at the local scale, the structural pattern of terrain is 14 and 2 times more important than climate and vegetation, respectively. We underscore that terrain attributes, while being integral to the SOC distribution at all scales, are stronger predictors at the local scale with explicit spatial arrangement information. While this observational study does not assess causal mechanisms, our analysis nonetheless presents a nuanced perspective about SOC spatial distribution, which suggests disparate predictors of SOC at local and continental scales. The insights gained from this study have implications for improved SOC mapping, decision support tools, and land management strategies, aiding in the development of effective carbon sequestration initiatives and enhancing climate mitigation efforts.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
文献kkk完成签到,获得积分10
6秒前
老迟到的断秋完成签到,获得积分10
8秒前
852的应助被负责的夜安采纳,获得10
10秒前
10秒前
科研通AI6.4的应助被纸柒采纳,获得50
11秒前
11秒前
冷傲的婷冉完成签到,获得积分10
12秒前
敬业乐群完成签到,获得积分10
14秒前
Dengwenxi发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
zzyabcd1发布了新的文献求助10
17秒前
Jasper的应助被华雍采纳,获得10
25秒前
科研通AI6.2的应助被window1000采纳,获得10
34秒前
37秒前
满意的平凡完成签到,获得积分10
37秒前
Terry完成签到,获得积分10
42秒前
43秒前
49秒前
52秒前
53秒前
attention完成签到,获得积分10
53秒前
优雅愚志完成签到,获得积分10
54秒前
window1000发布了新的文献求助10
54秒前
56秒前
1分钟前
小朱完成签到,获得积分10
1分钟前
沉静问芙完成签到,获得积分10
1分钟前
潜心如水发布了新的文献求助10
1分钟前
prigogin的应助被不辣的皮特采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
乐观的水瑶完成签到,获得积分10
1分钟前
英勇的初南完成签到,获得积分10
1分钟前
null的应助被科研通管家采纳,获得10
1分钟前
null的应助被科研通管家采纳,获得10
1分钟前
null的应助被科研通管家采纳,获得10
1分钟前
小马甲的应助被科研通管家采纳,获得30
1分钟前
大模型的应助被奋斗的小七仔采纳,获得10
1分钟前
王博完成签到,获得积分10
1分钟前
甜蜜舞蹈完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Energie-Contracting 1500
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Exploring Mental Health in Education 600
Organizational Behavior 510
Comprehensive Heterocyclic Chemistry IV 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8049354
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9478608
关于积分的说明 21293474
捐赠科研通 7617688
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3392999
关于科研通互助平台的介绍 2524209
邀请新用户注册赠送积分活动 2431003