清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!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,伴您科研之路漫漫前行!

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:20
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
桐桐应助Wangyingjie5采纳,获得10
4秒前
朱宣诚发布了新的文献求助10
18秒前
汉堡包应助由亦非采纳,获得10
32秒前
34秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
55秒前
禽兽琦完成签到,获得积分10
59秒前
1分钟前
1分钟前
温暖不悔发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
由亦非发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
DarknessDuck发布了新的文献求助10
1分钟前
紫熊发布了新的文献求助10
2分钟前
spinon完成签到,获得积分10
2分钟前
传奇3应助DarknessDuck采纳,获得10
2分钟前
星辰大海应助由亦非采纳,获得30
2分钟前
2分钟前
健壮雪碧发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
科研通AI6.1应助qyqn111采纳,获得10
2分钟前
Charming发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
prawn218完成签到,获得积分10
2分钟前
Techmarine完成签到,获得积分10
2分钟前
谢锦印发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
香蕉觅云应助谢锦印采纳,获得10
2分钟前
3分钟前
3分钟前
qyqn111发布了新的文献求助10
3分钟前
缓慢怜菡发布了新的文献求助10
3分钟前
histamin完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
林洁佳完成签到,获得积分10
3分钟前
林洁佳发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
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
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1500
Cowries - A Guide to the Gastropod Family Cypraeidae 1200
Quality by Design - An Indispensable Approach to Accelerate Biopharmaceutical Product Development 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Applied Linguistics 500
A Social and Cultural History of the Hellenistic World 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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6394582
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8209729
关于积分的说明 17382316
捐赠科研通 5447800
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2880027
邀请新用户注册赠送积分活动 1856542
关于科研通互助平台的介绍 1699188