Global prediction of soil microbial growth rates and carbon use efficiency based on the metabolic theory of ecology

土壤碳 冻土带 环境科学 碳循环 生物群落 生物量(生态学) 生态学 陆地生态系统 生态系统 异养 微生物种群生物学 细菌生长 植物凋落物 土壤生态学 土壤有机质 土壤科学 土壤水分 生物 土壤生物多样性 遗传学 细菌
作者
Decai Gao,Edith Bai,Daniel Wasner,Frank Hagedorn
出处
期刊:Soil Biology & Biochemistry [Elsevier BV]
卷期号:190: 109315-109315 被引量:31
标识
DOI:10.1016/j.soilbio.2024.109315
摘要

Soil microbial growth rate and microbial carbon use efficiency (CUE) are critical parameters of soil microbial carbon metabolism, moderating soil organic carbon (SOC) dynamics. However, global patterns of soil microbial growth rate and microbial CUE are still unresolved. Here, we show that the metabolic theory of ecology (MTE) can be applied to model soil microbial growth rate at the global scale as a function of microbial biomass, temperature, and SOC contents. Rates of soil microbial growth were modeled at depths of 0–30 cm and calibrated against rates measured with the 18O-labeled H2O incubation method. The modeled soil microbial growth rates were strongly driven by temperature. They decreased with latitude and had greater seasonal variations in tundra and boreal forest compared to tropical biomes. Soil microbial CUE (0–30 cm) ranged from 0.25 to 0.63 among global biomes, averaging at 0.43. Modeled annual soil microbial growth rates followed the same global patterns and were on the same order of magnitude as other key ecosystem C fluxes such as net primary productivity, litterfall, and heterotrophic respiration. This indicates a strong functional linkage of aboveground and belowground communities at the global scale. Our MTE-based approach provides the first estimates of global patterns for soil microbial growth rate and microbial CUE and potentially provides a powerful mechanistic framework to incorporate soil microbes into Earth System Models.
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
传奇3应助通辽小判官采纳,获得200
1秒前
科研通AI2S应助刻苦从阳采纳,获得10
2秒前
4秒前
4秒前
大知闲闲应助3893272_1采纳,获得10
6秒前
LunminBao完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
Joy完成签到 ,获得积分20
8秒前
Michael发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
充电宝应助虚拟的若之采纳,获得10
10秒前
智慧门完成签到 ,获得积分10
10秒前
星星发布了新的文献求助10
11秒前
spaghetti完成签到,获得积分10
11秒前
v0id应助xelloss采纳,获得10
11秒前
可爱的函函应助典雅含桃采纳,获得10
11秒前
hesurui完成签到,获得积分20
13秒前
cxd发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
张欢馨应助Angela采纳,获得10
16秒前
义气的高山应助西柚采纳,获得10
16秒前
19秒前
完美世界应助善良茗茗采纳,获得10
20秒前
20秒前
21秒前
01完成签到,获得积分10
23秒前
小宁发布了新的文献求助10
25秒前
song0421发布了新的文献求助10
25秒前
jsir完成签到,获得积分10
25秒前
陌君子筱完成签到,获得积分10
26秒前
27秒前
27秒前
科研通AI6.4应助Michael采纳,获得10
28秒前
纯真的初夏完成签到,获得积分20
28秒前
SciGPT应助自由凌丝采纳,获得10
29秒前
可一可再完成签到 ,获得积分10
30秒前
威威给威威的求助进行了留言
31秒前
李健应助SAL采纳,获得10
31秒前
xiaolizi发布了新的文献求助150
32秒前
33秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Bend stiffness of submarine cables – an experimental and numerical investigation 5000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
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 7541217
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9125272
关于积分的说明 19495745
捐赠科研通 7137552
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3258205
关于科研通互助平台的介绍 2425555
邀请新用户注册赠送积分活动 2246318