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:15
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
四季刻歌发布了新的文献求助10
14秒前
16秒前
29秒前
George发布了新的文献求助10
32秒前
JamesPei应助郭楠楠采纳,获得10
33秒前
艾路完成签到,获得积分10
40秒前
研友_ngqgY8完成签到,获得积分10
48秒前
JamesPei应助温暖的乐蓉采纳,获得10
52秒前
52秒前
郭楠楠发布了新的文献求助10
58秒前
59秒前
比格大王应助badyoungboy采纳,获得10
1分钟前
江经纬完成签到,获得积分20
1分钟前
顾矜应助郭楠楠采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
隐形不凡完成签到,获得积分10
2分钟前
温暖的乐蓉关注了科研通微信公众号
2分钟前
李桂芳完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
急诊守夜人完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
robin完成签到 ,获得积分10
2分钟前
万能图书馆应助HH采纳,获得10
3分钟前
吾日三省吾身完成签到 ,获得积分10
3分钟前
英姑应助风华正茂采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得50
3分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3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
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 8000
Building Quantum Computers 800
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5664330
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4860894
关于积分的说明 15107549
捐赠科研通 4822849
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2581773
邀请新用户注册赠送积分活动 1535993
关于科研通互助平台的介绍 1494287