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J-GLOBAL ID:201902230280517001   整理番号:19A2524101

データ駆動酵素(Denzy)モデルは窒素沈着により影響された森林における土壌有機炭素動態を抑制する【JST・京大機械翻訳】

Data-driven ENZYme (DENZY) model represents soil organic carbon dynamics in forests impacted by nitrogen deposition
著者 (5件):
資料名:
巻: 138  ページ: Null  発行年: 2019年 
JST資料番号: D0628A  ISSN: 0038-0717  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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土壌微生物はほとんど全ての土壌有機炭素(SOC)変換に関与するが,それらは地球システムモデルの現在の発生において明確には表現されていない。本研究では,細胞外酵素活性を第三次生態系(TECO)モデルに組み込むためのデータ駆動アプローチを用い,更新バージョンをデータ駆動酵素(DENZY)モデルと命名した。DENZYは広範なデータ合成からの結果に基づいており,CN比はリグニン活性と正に相関することを示した(R2=0.50)。後者は土壌有機炭素貯蔵と逆相関した。DENZYモデルは,最近のメタ分析からの情報に対する改訂データベースを用いてパラメータ化され,1996年から2007年にかけて,Duke森林(米国ノースカロライナ州)におけるSOC動力学をシミュレートする能力について試験された。DENZYは,N沈降条件下でのリグニン活性とSOCの間の観察された負の関係を良くシミュレートすることができる(R2範囲は0.61から0.89まで)。さらに,DENZYからの出力は,同じパラメタリゼーションによるそのプロトタイプモデルよりも,観測されたSOCとより良く一致した。本研究は,陸上生物地球化学モデルにおけるSOC予測を改善するために,実世界観測を効果的に使用するための簡単で直接的なアプローチを提供する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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土壌生物 

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