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
Ddddd完成签到,获得积分10
10秒前
Wtony完成签到 ,获得积分0
12秒前
13秒前
冻笔发布了新的文献求助10
13秒前
Ddddd发布了新的文献求助10
13秒前
15秒前
18秒前
18秒前
Colden应助一花一树开采纳,获得10
20秒前
xingsi完成签到,获得积分10
24秒前
28秒前
chinwen发布了新的文献求助10
33秒前
贪玩醉薇完成签到,获得积分10
40秒前
56秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
56秒前
完美世界应助My_magnum_opus采纳,获得10
56秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得20
56秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得20
56秒前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
57秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
57秒前
丝丢皮的完成签到 ,获得积分10
58秒前
丝丢皮得完成签到 ,获得积分10
1分钟前
幸福一江完成签到,获得积分10
1分钟前
在水一方应助水生的凛采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
xinghui完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
点点发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
molihuakai应助可耐的玉米采纳,获得30
2分钟前
安静的代曼完成签到,获得积分10
2分钟前
slsa完成签到,获得积分20
2分钟前
keyan123完成签到,获得积分10
2分钟前
点点发布了新的文献求助10
2分钟前
Jaylene完成签到 ,获得积分10
2分钟前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
3分钟前
虚心的手套完成签到,获得积分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
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
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 7612263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9187753
关于积分的说明 19683492
捐赠科研通 7185936
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270696
关于科研通互助平台的介绍 2434269
邀请新用户注册赠送积分活动 2265574