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
司新颖完成签到,获得积分10
刚刚
好好完成签到,获得积分10
4秒前
bkagyin应助immmmm采纳,获得10
5秒前
5秒前
小仓鼠发布了新的文献求助30
6秒前
Nevaeh发布了新的文献求助10
6秒前
v0id应助大气灵枫采纳,获得10
7秒前
8秒前
zhangjianan完成签到,获得积分10
9秒前
等待的莹芝完成签到 ,获得积分10
10秒前
Hello应助老实的幻天采纳,获得10
11秒前
12秒前
凌晨完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
拉布拉多多不多完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
16秒前
开朗如猪猪完成签到 ,获得积分10
16秒前
thearty发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
愉快的真应助Nancy采纳,获得50
17秒前
李露露发布了新的文献求助10
17秒前
华仔应助NZYPS采纳,获得20
17秒前
miles发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
我是老大应助yongon采纳,获得10
19秒前
鲤鱼孤兰完成签到,获得积分10
19秒前
大气藏鸟完成签到,获得积分10
20秒前
Nevaeh完成签到,获得积分10
20秒前
niuniuniu发布了新的文献求助10
20秒前
Lmey发布了新的文献求助10
21秒前
慕青应助王敏采纳,获得10
22秒前
自不惊扰完成签到,获得积分10
22秒前
LLL11应助淡定绮波采纳,获得10
22秒前
immmmm发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
23秒前
NZYPS完成签到,获得积分20
23秒前
24秒前
书真好看完成签到 ,获得积分20
24秒前
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
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Atlas of Aligner Treatment and Planning A Case-Based Approach 1000
Rocket Propulsion Elements, 10th Edition 800
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7450894
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9049145
关于积分的说明 19291033
捐赠科研通 7075608
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3240943
关于科研通互助平台的介绍 2406975
邀请新用户注册赠送积分活动 2225316