Spatial or temporal variation: What is more important to consider when estimating soil respiration rates at different scales of observation

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The data of field observations of soil respiration (SR), or CO2 efflux from soil, obtained over five years (2020–2024) in four regions of the European Russia (Republic of Chuvashia, Ryazan Oblast, Tula Oblast, Kursk Oblast) within the biome of broad-leaved forests and forest-steppe were analyzed. In each region, SR measurements were carried out in the same set of natural (forests, steppes) and agricultural (arable lands, hayfields, pastures) ecosystems. SR was estimated using portable infrared gas analyzers and static chamber method in 10-fold spatial replications at the peak of vegetation seasons. In the Kursk region, gas measurements were conducted in a more intensive mode (1–2 times per month) as part of year-round monitoring. The goal was to quantify the relative contributions of spatial and temporal variability of SR for different scales of observations, which allows to increase confidence in field estimates of SR for subsequent extrapolation to larger regions or forecast. Nonparametric PERMANOVA analysis of variance was used. At the scale of a year or biotope, the contribution of temporal variability (49–59.8%) to the total variance of SR significantly exceeds the contribution of spatial variability (5.4–9%). Change the spatio-temporal scale of observations to multi-year series and regional ecosystems reduces the contribution of temporal variability to 27%, and increases the contribution of spatial variability up to 23.2%. In general, at the scales considered, temporal variability appears to be more important for the overall variation of SR. This leads to the methodological recommendation to increase the frequency of assessments of intra-annual dynamics of SR rather than to increase the number of measurement points in local ecosystems.

作者简介

D. Karelin

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Moscow, 119017 Russia

O. Sukhoveeva

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: olgasukhoveeva@gmail.com
Moscow, 119017 Russia

A. Zolotukhin

Federal Agricultural Kursk Research Center

Kursk, 305021 Russia

D. Nikitin

Dokuchaev Soil Science Institute

Moscow, 119017 Russia

参考

  1. Карелин Д.В., Азовский А.И., Куманяев А.С., Замолодчиков Д.Г. Значение пространственного и временного масштаба при анализе факторов эмиссии СО2 из почвы в лесах Валдайской возвышенности // Лесоведение. 2019. № 1. C. 29–37. https://doi.org/10.1134/S0024114819010078
  2. Огуреева Г.Н., Леонова Н.Б., Микляева И.М., Бочарников М.В., Федосов В.Э., Мучник Е.Э, Урбанавичюс Г.П. и др. Биоразнообразие биомов России. Равнинные биомы. М.: ИГКЭ, 2020. 623 с.
  3. Anderson M.J., Gorley R.N., Clarke K.R., PERMANOVA+ for primer: Guide to software and statistical methods. Plymouth: PRIMER-e, 2008.
  4. Anderson M.J., Walsh D.C.I. PERMANOVA, ANOSIM, and the Mantel test in the face of heterogeneous dispersions: What null hypothesis are you testing? // Ecol. Monogr. 2013. V. 83. P. 557–574. https://doi.org/10.1890/12-2010.1
  5. Bond-Lamberty B., Ballantyne A., Berryman E., Fluet-Chouinard E., Jian J., Morris K.A., Rey A., Vargas R. Twenty years of progress, challenges, and opportunities in measuring and understanding soil respiration // J. Geophys. Res. G: Biogeosciences. 2024. V. 129. P. e2023JG007637. https://doi.org/10.1029/2023JG007637
  6. Bond–Lamberty B., Thomson A. Temperature associated increases in the global soil respiration record // Nature. 2010. V. 464. P. 579–582. https://doi.org/10.1038/nature08930
  7. Hashimoto S., Carvalhais N., Ito A., Migliavacca M., Nishina K., Reichstein M. Global spatiotemporal distribution of soil respiration modeled using a global database // Biogeosciences. 2015. V. 12. P. 4121–4132. https://doi.org/10.5194/bg-12-4121-2015
  8. Hashimoto S., Ito A., Nishina K. Divergent data-driven estimates of global soil respiration // Commun. Earth Environ. 2023. V. 4. P. 460. https://doi.org/10.1038/s43247-023-01136-2
  9. Huang N., Wang L., Song X.-P., Black T.A., Jassal R.S., Myneni R.B., Wu C., Wang L., Song W., Ji D., Yu S., Niu Z. Spatial and temporal variations in global soil respiration and their relationships with climate and land cover // Sci. Advanc. 2020. V. 6. P. eabb8508. https://doi.org/10.1126/sciadv.abb8508
  10. Jiang J., Feng L., Hu J., Liu H., Zhu C., Chen B., Chen T. Global soil respiration predictions with associated uncertainties from different spatio-temporal data subsets // Ecol. Inform. 2024. V. 82. P. 102777. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102777
  11. Karelin D.V., Zolotukhin A.N., Ryzhkov O.V., Lunin V.N., Zamolodchikov D.G., Sukhoveeva O.E. The use of long-term soil respiration measurements for calculating the net carbon balance in ecosystems of the central chernozemic region // Eurasian Soil Science. 2024. V. 57. P. 1638–1649. https://doi.org/10.1134/S1064229324601318
  12. Kuzyakov Y., Blagodatskaya E. Microbial hotspots and hot moments in soil: Concept & review // Soil Biol. Biochem. 2015. V. 83. P. 184–199. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2015.01.025.
  13. Lankreijer H., Janssens I., Buchmann N., Longdoz B., Epron D., Dore S. Measurement of soil respiration, in: Kröner, F., Valentini, R. (Eds.). Ecological Studies. 2003. 163 Fluxes in Carbon, Water and Energy of European Forests. Berlin: Springer-Verlag, P. 37–54. https://doi.org/10.1007/978-3-662-05171-9_3
  14. Lei J., Guo X., Zeng Y., Zhou J., Gao Q., Yang Y. Temporal changes in global soil respiration since 1987 // Nature Comm. 2021. V. 12. P. 403. https://doi.org/10.1038/s41467-020-20616-z
  15. Leon E., Vargas R., Bullock S., Lopez E., Panosso A.R., La Scala N. Hot spots, hot moments, and spatio-temporal controls on soil CO2 efflux in a water-limited ecosystem // Soil Biol. Biochem. 2014. V. 77. P. 12–21. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2014.05.029.
  16. Martin J.G., Bolstad P.V. Variation of soil respiration at three spatial scales: Components within measurements, intra-site variation and patterns on the landscape // Soil Biol. Biochem. 2009. V. 41. P. 530–543. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2008.12.012
  17. Niu S., Chen W., Liáng L.L., Sierra C.A., Xia J., Wang S., Heskel M. et al. Temperature responses of ecosystem respiration // Nat. Rev. Earth Environ. 2024. V. 5. P. 559–571. https://doi.org/10.1038/s43017-024-00569-3
  18. Sukhoveeva O., Karelin D., Lebedeva T., Pochikalov A., Ryzhkov O., Suvorov G., Zolotukhin A. Greenhouse gases fluxes and carbon cycle in agroecosystems under humid continental climate conditions // Agriculture, Ecosyst. Environ. 2023. V. 352. P. 108502. https://doi.org/10.1016/j.agee.2023.108502
  19. Wang X., Ren T. Spatial and temporal variability of soil respiration between soybean crop rows as measured continuously over a growing season // Sustainability. 2017. V. 9. P. 436. https://doi.org/10.3390/su9030436
  20. Yao Y., Ciais P., Viovy N., Li W., Cresto-Aleina F., Yang H., Joetzjer E., Bond-Lamberty B. A data-driven global soil heterotrophic respiration dataset and the drivers of its inter-annual variability // Glob. Biogeochem. Cycles. 2021. V. 35. P. e2020GB006918. https://doi.org/10.1029/2020GB006918
  21. Yu J.C., Chiang P.N., Lai Y.J. Seasonal and spatial variation in soil respiration in afforested sugarcane fields on Entisols, Taiwan // Geoderma Reg. 2021. V. 26. P. e00421. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2021.e00421

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».