Erste Schätzungen der Feinwurzelproduktion in tropischen Torfsumpf- und Terra-Firme-Wäldern des zentralen Kongobeckens

Wissenschaftliche Berichte Band 13, Artikelnummer: 12315 (2023) Diesen Artikel zitieren

333 Zugriffe

7 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Tropische Torfmoore sind kohlenstoffreiche Ökosysteme, da sie teilweise zersetztes Pflanzenmaterial ansammeln. Ein erheblicher Teil dieser organischen Substanz kann aus der Feinwurzelproduktion (FRP) stammen. Allerdings gibt es nur wenige FRP-Schätzungen für tropische Torfgebiete, keine davon stammt aus dem weltweit größten Torfgebietskomplex im zentralen Kongobecken. Hier berichten wir über FRP anhand wiederholter Fotografien von Wurzeln aus in situ transparenten Röhren (Minirhizotrons), gemessen bis zu einer Tiefe von 1 m über drei einmonatige Zeiträume (von der Trocken- bis zur Regenzeit) in einem von Palmen dominierten Torfsumpfwald, einem Hartholz- dominierter Torfsumpfwald und ein Terra-Firme-Wald. Wir finden FRP von 2,6 ± 0,3 Mg C ha-1 Jahr, 1,9 ± 0,5 Mg C ha-1 Jahr und 1,7 ± 0,1 Mg C ha-1 Jahr-1 in den drei Ökosystemtypen (Mittelwert ± Standard). Fehler; keine signifikanten Unterschiede zwischen den Ökosystemtypen). Diese Schätzungen liegen weltweit im veröffentlichten FRP-Bereich. Darüber hinaus ähnelt unsere Schätzung von Hartholz-Torfsümpfen der einzigen anderen FRP-Studie in tropischen Torfmooren, die ebenfalls von Hartholz dominiert werden, aus Mikronesien. Wir fanden auch heraus, dass der FRP mit der Tiefe abnahm und während der Trockenzeit am höchsten war. Insgesamt zeigen wir, dass Minirhizotrons als störungsarme Methode zur Schätzung des FRP in tropischen Wäldern und Torfgebieten eingesetzt werden können.

Die organische Bodensubstanz ist das größte terrestrische Reservoir an organischem Kohlenstoff auf der Erde1, 2. Der größte Teil der organischen Bodensubstanz stammt aus der ober- und unterirdischen Pflanzenproduktion über Streufall und Wurzeln3. Von diesen beiden Einträgen in die organische Substanz des Bodens werden Wurzeln aufgrund ihrer biochemischen Zusammensetzung und des direkten Kontakts mit Bodenmikroben und mineralischen Oberflächen effizienter in stabile organische Verbindungen umgewandelt2,3,4. Darüber hinaus machen Feinwurzeln – typischerweise mit einem Durchmesser von weniger als 2 mm5 – schätzungsweise bis zu 30 % der jährlichen Nettoprimärproduktion aus6, was sie zu einer bedeutenden Quelle für organischen Kohlenstoff im Boden macht7. Daher ist es wichtig, eine genaue Messung der Feinwurzelproduktion (FRP) zu erhalten.

Weltweit weisen zwei Hauptmuster auf die Bedeutung der Schätzung des FRP in tropischen Torfmooren hin. Erstens ist der FRP in den Tropen am höchsten, was angesichts der insgesamt hohen Ökosystemproduktivität nicht überraschend ist8,9,10,11. Zweitens sammeln Moore teilweise verrottetes organisches Material aus abgestorbener Vegetation an, was zu einigen der kohlenstoffreichsten Ökosysteme der Erde führt12, 13. Daher ist das Verständnis von FRP in diesen Systemen eine Priorität. Dennoch sind FRP-Schätzungen in tropischen Torfmooren weltweit selten. Unseres Wissens wurde nur eine Schätzung für FRP in diesem Ökosystem aus Mikronesien veröffentlicht14. Für den weltweit größten tropischen Torfmoorkomplex im zentralen Kongobecken13 fehlt uns eine FRP-Schätzung. Der Mangel an FRP-Schätzungen in tropischen Torfmooren ist teilweise auf die methodischen Schwierigkeiten bei der Arbeit in diesen Umgebungen zurückzuführen, insbesondere bei der Untersuchung unterirdischer Prozesse unter wassergesättigten Bedingungen.

Entscheidend ist, dass Standardmethoden zur Bewertung von FRP in terra firme (nicht überfluteten, nicht flussreichen) Tropenwäldern für tropische Torfböden ungeeignet sind. Die Anwendung von Einwachskernen (mit wurzelfreier Erde gefüllte Käfige, die neues Wurzelwachstum auffangen) und Rhizotronen (vertikal geschnittene Bodengruben mit einem Fenster zur Messung des Feinwurzelwachstums)15 wird in tropischen Torfmooren aufgrund dichter Wurzelmatten (die alles entfernen) erschwert (Wurzeln aus Torf für das Einwachsen von Kernen ist eine Herausforderung) und unter wasserdurchtränkten Bedingungen (Rhizotron-Fenster sind nicht zu sehen, da sie unter Wasser liegen). Um diese Probleme bei der Schätzung des FRP in unserem Untersuchungsgebiet in den Torfgebieten des zentralen Kongobeckens zu überwinden, verwendeten wir eine Minirhizotron-Technik, die kürzlich für Mangrovenböden entwickelt wurde – das EnRoot-System16. Das EnRoot-Minirhizotron-System besteht aus im Boden installierten durchsichtigen Acrylröhren, in die ein Bildgebungsmodul eingesetzt werden kann, um im Laufe der Zeit wiederholte Fotos aufzunehmen und so die Änderungsraten der Wurzellänge zu bestimmen17. Dies ermöglicht eine genaue FRP-Schätzung aus tropischen Torfmooren.

Wir haben uns entschieden, FRP in den tropischen Torfmooren der zentralen Kongoregion zu untersuchen, weil Dargie et al.13 entdeckten, dass das Kongobecken den ausgedehntesten tropischen Torfmoorkomplex der Welt enthält, der zuletzt von Crezee et al.18 auf 167.600 km2 geschätzt wurde. Sie umfasst sowohl die Republik Kongo (RoC) als auch die Demokratische Republik Kongo (DRC). Unsere Ziele waren die Schätzung des FRP für die Torfgebiete des zentralen Kongobeckens; Vergleichen Sie sie mit nahegelegenem FRP aus dem Terra-Firme-Wald. beurteilen Sie, ob sich der FRP mit der Tiefe und der Jahreszeit ändert; und schätzen Sie den in den Feinwurzeln gebundenen Kohlenstoff pro Hektar. Wir hoffen, dass diese Informationen unser Verständnis der Dynamik des Feinwurzel-Kohlenstoffpools verbessern werden, um Informationen für die biogeochemische Modellierung der Moordynamik, des Kohlenstoffkreislaufs und der Auswirkungen des zukünftigen Klimawandels auf diese Ökosysteme bereitzustellen.

Wir haben das gleiche System wie Arnaud et al. installiert. installiert in einem durchnässten Mangrovensystem16, an drei angrenzenden Standorten im Kongobecken: (i) einem von Hartholz dominierten Torf-Sumpfwald, (ii) einem von Palmen dominierten Torf-Sumpfwald und (iii) einem Terra-Firme-Tropenwald (Abb. 1). Dies sind die beiden wichtigsten Torfsumpf-Ökosystemtypen in der Region und ein Kontrollstandort, um Vergleiche unserer Methode mit anderen Terra-Firme-Tropenwäldern zu ermöglichen. Wir haben in jedem Ökosystemtyp 16 Röhren installiert, die systematisch auf einem 100 × 100 m großen Waldgrundstück verteilt und jeweils bis zu einer Tiefe von 1 m eingesetzt wurden. Unterrohrfotos wurden in fünf Tiefen (0–2,5 cm; 6–8,5 cm; 16–18,5 cm; 36–38,5 cm und 71–73,5 cm) analysiert, um schnelle Veränderungen in der Nähe der Oberfläche und entsprechend den Tiefen 0 zu erfassen –5, 5–10, 15–20, 35–40 und 70–75 cm), um das FRP-Wachstum über drei einmonatige Zeiträume, Mai–Juni 2020, Dezember 2020–Januar 2021 und Februar–März 2021, abzuschätzen kurze Regenzeit, lange Regenzeit bzw. lange Trockenzeit (siehe Abschnitt „Methoden und Materialien“).

(A) Karte des Untersuchungsgebiets im Torfkomplex Cuvette Centrale (in Dunkelgrau) im Kongobecken. Drei Inventarparzellen wurden in drei Ökosystemtypen (Terra Firme, Hartholz- und palmendominierte Torfsumpfwälder) angelegt. (B–D) Drei Bilder, die diese Umgebungen zeigen, in der oben genannten Reihenfolge. (E) Eine Skizze der Position der Minirhizotron-Röhren, die in jedem Inventargrundstück installiert sind. (F) Ein mit einem Minirhizotron-System aufgenommenes Bild, das die Wurzelumgebung darstellt.

Die Minirhizotron-Daten ermöglichen die Schätzung der neuen Wurzelproduktion pro Bildfensterfläche während eines einmonatigen Intervalls zwischen den Bildern (m m-2 mo-1). Diese Messungen zeigen einen Rückgang des FRP mit der Tiefe in allen drei Ökosystemtypen (Tabelle 1; Abb. 2). Die gemessenen Grenzmittelwerte über alle Ökosystemtypen und Jahreszeiten (16 Röhren × 3 Ökosystemtypen × 3 Monate) sanken von 21,2 ± 3,5 (± Standardfehler (SE)) m m-2 mo-1 in 0–2,5 cm Tiefe auf 12,1 ± 2,0 mm−2 mo−1 bei 6–8,5 cm Tiefe, 5,2 ± 1,2 mm−2 mo−1 bei 16–18,5 cm Tiefe, 3,7 ± 1,0 mm−2 mo−1 bei 36–38,5 cm Tiefe und 0,7 ± 0,5 mm−2 mo−1 in 71–73,5 cm Tiefe (Tabelle 1). Der FRP ist im flachsten Tiefenintervall (0–2,5 cm) in jedem Waldtyp und jeder Jahreszeit am größten (Abb. 2 und Ergänzungstabelle S1).

Gemessene Randmittelwerte und Standardfehler der Feinwurzelproduktion, die während drei Jahreszeiten pro Ökosystemtyp überwacht wurde, ausgedrückt in mm−2 mo−1 bis zu einer Tiefe von 71 cm.

Der Vergleich der drei Ökosystemtypen zeigt, dass der feste Boden und der von Hartholz dominierte Torfsumpfwald einen ähnlichen FRP aufweisen, wenn der Durchschnitt über die Jahreszeiten und Tiefenintervalle sowie das Tiefengewicht korrigiert wird. Der Terra-firme-Mittelwert von 4,1 ± 1,7 (± SE) mm−2 mo−1 ähnelt dem Mittelwert von Hartholz-dominierten Torfsumpfwäldern mit 4,7 ± 1,5 mm−2 mo−1 von 0 bis 75 cm. Nicht signifikant höhere FRP wurden im palmendominierten Torfsumpfwald gefunden, wo die Rate 6,6 ± 2,2 mm−2 mo−1 von 0 bis 75 cm betrug.

Das Muster der Abnahme des FRP mit zunehmender Tiefe variierte zwischen den Ökosystemtypen Terra Firme und Torfsumpf (Tabelle 1). Insbesondere fiel der FRP-Mittelwert in der Terra-Firme-Parzelle in einer Tiefe von 16–18,5 cm dramatisch ab, während er sowohl in den von Hartholz als auch von Palmen dominierten Moorgebieten relativ hohe Werte beibehielt. So wies der Terra-Firme-Wald bei 16–18,5 cm nur 1,1 % des FRP auf, der bei 0–2,5 cm gefunden wurde, verglichen mit 32,8 % bzw. 35,7 % in den Hartholz- bzw. Palmen-dominierten Moorstandorten. Ein Unterschied zwischen dem Terra Firme und den Torfsumpfwäldern war auch auf der tiefsten Ebene (71–73,5 cm) erkennbar, wo der FRP am Terra Firme mit 8,3 % höher war als der FRP bei 0–2,5 cm, im Vergleich zu nur 1,6 % bzw. 1,2 % des FRP bei 0–2,5 cm in den von Hartholz dominierten bzw. von Palmen dominierten Torfsumpfstandorten. Insgesamt gab es im Terra Firme im Vergleich zu den Ökosystemtypen der Torfsumpfwälder mehr Oberflächenwurzeln und tiefere Wurzeln, davon nur wenige in mittleren Tiefen.

Bei der Mittelung über Ökosystemtypen, Tiefenintervalle und korrigierte Tiefengewichte erreichte der gemessene marginale mittlere FRP den höchsten Wert im trockensten Monat (Februar bis März) mit 6,2 ± 4,7 (± SE) mm−2 mo−1, wenn das Wasser Der Tisch ist in den Torfsumpfgebieten unter die Oberfläche gefallen. Nicht signifikant niedrigere Randmittelwerte wurden während der kurzen Regenzeit (Mai bis Juni) und am Ende der langen Regenzeit (Dezember–Januar) mit 3,9 ± 2,5 mm−2 Monaten und 5,4 ± 3,6 mm−2 Monaten beobachtet −1. Der Terra Firme-Standort verzeichnete mit 2,5 ± 1,5 mm−2 mo−1 den niedrigsten FRP-Wert während der großen Regenzeit. Darüber hinaus wurde in der Regenzeit in allen drei Ökosystemtypen in der größten Tiefe (71–73,5 cm) praktisch kein FRP beobachtet. Während der langen Trockenzeit beobachteten wir jedoch eine unterschiedliche saisonale Umverteilung von FRP über das Bodenprofil und die Ökosystemtypen. Während dieser Saison wurde ein größerer Anteil des FRP tiefer im Boden verteilt (in einer Tiefe von 71–73,5 cm) am Standort „Terra Firme“ (27 % des FRP bei 0–2,5 cm) im Vergleich zu den überwiegend von Hartholz dominierten Standorten und Palmen -dominierte Torfsumpfwälder (5 % bzw. 3 % des FRP bei 0–2,5 cm, Abb. 2 und Ergänzungstabelle S1).

Wir haben FRP mithilfe eines verallgemeinerten linearen gemischten Modells modelliert, das wir dann mithilfe einer ANOVA analysiert haben. Die ANOVA zeigte einen signifikanten Effekt der Tiefe auf FRP (p < 0,001, Tabelle 2 für die ANOVA-Ergebnisse und Ergänzungstabelle S2). Der Effekt des Ökosystemtyps war nur in der Wechselwirkung mit der Tiefe (Tiefe × Ökosystemtyp) signifikant, was bedeutet, dass FRP in den drei Ökosystemtypen unterschiedlich über das Bodenprofil verteilt ist, es jedoch keinen signifikanten Unterschied im FRP für den Haupteffekt des Ökosystems gab Typ. Ebenso war der Einfluss der Jahreszeit nur im Zusammenspiel mit der Tiefe (Tiefe × Jahreszeit) signifikant. Diese signifikante Wechselwirkung weist darauf hin, dass FRP je nach Jahreszeit unterschiedlich im Bodenprofil verteilt ist. Während der kurzen Regenzeit nimmt der FRP mit zunehmender Tiefe in allen drei Ökosystemtypen dramatisch ab, während insbesondere im trockensten Monat, Februar bis März, ein sanfterer Rückgang zu beobachten ist, der auf eine größere FRP-Zuteilung tiefer im Profil zurückzuführen ist (Ergänzungstabelle S1 und Abb . S1). Der Haupteffekt der Jahreszeit war nicht signifikant (siehe Tabelle 2), obwohl am Ende der langen Regenzeit (Dezember–Januar) im palmendominierten Torfsumpfwald ein deutlich höherer FRP im Vergleich zu den anderen Vegetationstypen festgestellt wurde.

Wir haben FRP bis in eine Tiefe von 1 m im Bodenprofil extrapoliert, es in Trockenmasse geschätzt und diese Schätzung in Kohlenstoffeinheiten umgerechnet. Zuerst haben wir eine LOESS-Kurve an die ANOVA-Mittelwerte angepasst, indem wir der Anpassung des verallgemeinerten linearen gemischten Modells folgten. Aus dieser Kurve wurden dann alle 2,5 cm (entsprechend dem Minirhizotron-Beobachtungsfenster) bis zu einer Tiefe von 1 m FRP-Werte vorhergesagt und dann in Intervallen von 10 cm summiert (Abb. 3). Zur Umrechnung in Kohlenstoff gehen wir von einer Tiefenschärfe (d. h. der Tiefe im freigelegten Bodenprofil, in der Wurzeln von der Kamera erkannt werden können) von 2 mm19 und einer spezifischen Wurzellänge (SRL) von 37,1, 45,1 und 51,6 mg−120 aus für die Tiefenintervalle 0–10, 10–20 bzw. 20–100 cm und einen Wurzelkohlenstoffgehalt von 47,4 %21 (siehe Tabelle 3 und „Methoden und Materialien“). Der Gesamt-FRP betrug 2,6 ± 0,3 (± SE), 1,9 ± 0,5 und 1,7 ± 0,1 Mg C ha−1 Jahr an den Palmen-, Hartholz-dominierten Torfsumpf- und Terra-Firme-Waldstandorten. Etwa 68,0–91,9 % FRP wurden innerhalb der obersten 30 cm eines 100 cm breiten Bodenprofils innerhalb jedes Ökosystemtyps gefunden. Etwa 52,3–56,5 % des gesamten FRP wurden in den obersten 10 cm jedes Ökosystemtyps gefunden. In tieferen Lagen (30–70 cm) war der FRP in den Terra-Firme- und Hartholz-dominierten Torf-Sumpfwäldern höher, im Gegensatz zu den palmendominierten Torf-Sumpfwäldern (~ 29,6 %, 21,2 % und 6,1 % des gesamten FRP). , bzw.; Tabelle 3, Abb. 3). In den tiefsten Tiefen unter 70 cm wurde FRP in allen drei Ökosystemen auf nahezu Null (0,5 bis 2,4 %) geschätzt (Tabelle 3, Abb. 3).

Mittlere Feinwurzel-Kohlenstoffproduktion und Unsicherheit (SE), Anpassung eines LOESS-Modells an die ANOVA-Mittelwerte aus einem verallgemeinerten linearen gemischten Modell, angewendet auf Messwerte aus fünf Tiefen über ein Bodenprofil (0–71 cm), 16 Standorte und drei Monate Wurzel Wachstum für Hartholz-dominierte Torf-Sumpfwälder (HP), Palmen-dominierte Torf-Sumpfwälder (PP) und Terra-Firme-Wälder (TF).

Wir haben das kürzlich entwickelte EnRoot-Minirhizotron-System16 erfolgreich in von Palmen und Hartholz dominierten Torfsümpfen und in Terra-Firme-Wäldern im weltweit größten tropischen Torfmoorkomplex im zentralen Kongobecken eingesetzt. Wir schätzten den FRP für die von Palmen und Hartholz dominierten Torfsumpfwälder auf 2,6 ± 0,3 (± SE) und 1,9 ± 0,5 Mg C ha−1 Jahr − bis zu einer Tiefe von 1 m. Darüber hinaus betrug der FRP im Terra-Firme-Wald im Kongobecken bis zu einer Tiefe von 1 m 1,7 ± 0,1 Mg C ha−1 pro Jahr. Darüber hinaus ist diese Studie nach unserem besten Wissen die erste, die FRP in Torf- und Mineralböden benachbarter Ökosysteme vergleicht. Unser Beobachtungsaufbau und die Minirhizotron-Methode ermöglichten es uns, subtile Unterschiede zwischen den Ökosystemtypen, Wurzeltiefen und Jahreszeiten zu beobachten.

Wir fanden heraus, dass sich etwa 68–92 % aller neuen Feinwurzeln, die in einem Monat an unseren Waldstandorten gebildet wurden, in den obersten 30 cm des Bodenprofils befanden. Dies steht im Einklang mit den wenigen anderen Berichten über FRP in tropischen Wäldern. In einem Terra-Firme-Wald im Amazonasbecken stellten Cordeiro et al.22 fest, dass etwa 60 % des gesamten geschätzten FRP aus einem 1-m-Bodenprofil im 0–30-cm-Abschnitt auftraten, der größte Teil davon in den oberen 10 cm. In ähnlicher Weise fanden Ifo et al.24 in einem Galeriewald (d. h. schmalen tropischen Waldstücken, die entlang der Flusstäler in Savannenumgebungen vorkommen23) im Kongobecken heraus, dass sich etwa 70 % des gesamten FRP in den oberen 20 cm eines Waldes befanden 40 cm Bodenprofil. Obwohl über FRP nicht berichtet wurde, stellten Ibrahima et al.25 bei einer Bewertung von Feinwurzelbeständen in drei Terra-Firme-Regenwäldern Kameruns fest, dass sich 80 % der Feinwurzelbiomasse in der obersten Schicht (0–10 cm) eines 25 cm großen Waldes befanden Bodenprofil. Auch in einem vormontanen immergrünen Regenwald in Sulawesi26 und in einem von Hartholz dominierten Torfsumpfwald in Kalimantan27, Indonesien, wurden ähnliche Feinwurzelbiomasse-Tiefenverteilungen gemeldet, mit etwa 75 % in den obersten 20 cm des Bodens über einen 3 m langen Boden Profil und etwa 75–85 % in den oberen 0–25 cm des Bodens über einen Abschnitt von 50 cm. Die höheren Pflanzeninvestitionen in FRP in den oberen 30 cm des Bodenprofils sind wahrscheinlich auf die höhere Nährstoffkonzentration in dieser Zone im Vergleich zu tieferen Schichten zurückzuführen28.

Wir beobachteten saisonale Veränderungen des FRP mit höheren Werten in den trockensten Perioden des Jahres. Im Terra-Firme-Wald lagen diese höheren FRP-Raten in den trockensten Perioden tiefer im Bodenprofil. Investitionen in FRP während der Trockenzeit können eine Strategie sein, mit der Baumkronen das Wasserdefizit während Dürreperioden bewältigen29. Insbesondere die Verteilung von FRP in tiefere Tiefen, die wir im Terra-Firme-Wald beobachtet haben, könnte mit der Wassergewinnung in der trockensten Zeit des Jahres zusammenhängen, zusammen mit reichlich vorhandenen Oberflächenwurzeln zur Nährstoffgewinnung28, was daher zu einem niedrigen FRP in mittleren Tiefen führt (Abb. 2). Diese Beobachtung steht jedoch im Gegensatz zu anderen Untersuchungen in den Tropen, die während der Trockenzeit einen niedrigeren FRP als in der Regenzeit fanden, mit einem leichten Anstieg des FRP in tieferen Schichten während der letzten Jahreszeit (Cordeiro et al.22 und darin enthaltene Referenzen). . Wir vermuten, dass dieses unterschiedliche Muster auf einen stärkeren Wasserstress an unserem Untersuchungsstandort zurückzuführen sein könnte, wo im Vergleich zur zitierten Studie geringere jährliche Niederschläge (~ 1700 mm gegenüber > 2000 mm) und eine stärkere Saisonalität auftreten22.

Unser geschätzter FRP von 1,7 ± 0,1 Mg C ha−1 Jahr im festen Terrain im Kongobecken bis zu einer Tiefe von 1 m ist vergleichbar mit FRP-Bewertungen an anderen Standorten in ähnlichen Ökosystemtypen (Tabelle 4). In einer ausführlichen Übersicht stellten Malhi et al.30 fest, dass der FRP-Gehalt bis zu einer Tiefe von 1 m zwischen 0,9 und 6,8 Mg C ha−1 pro Jahr lag, dieser Bereich umfasste jedoch keine Daten aus afrikanischen Tropenwäldern. In jüngerer Zeit schätzten Huasco et al.31 an einer Reihe von Terra-Firme-Standorten im westlichen Kongobecken in Gabun, die vielleicht am besten mit unseren Terra-Firme-Standorten vergleichbar sind, FRP zwischen 1,6 und 1,8 Mg C pro Hektar und Jahr für a 30-cm-Profil unter Verwendung eines Einwachskerns, was etwas höher ist als der Wert in unserer Studie für das gleiche Tiefenintervall (1,1 Mg C ha−1 Jahr − 1), obwohl dieser wahrscheinlich nicht wesentlich davon abweicht. Allerdings haben Ifo et al.24 in einem Galeriewald im zentralen Kongobecken unter Verwendung von Einwuchskernen einen FRP-Wert von 3,2 Mg C ha−1 pro Jahr für ein Bodenprofil von 0–40 cm gemessen.

Wir haben nur eine weitere Studie gefunden, in der ein Minirhizotron-System (bis zu einer Tiefe von 90 cm) in einem Terra-Firme-Wald im zentralen Amazonasgebiet verwendet wurde, die FRP-Werte aufweist, die ~ 60 % höher sind als die von uns gemeldeten22, nämlich 2,8 Mg C ha−1 Jahr− 1. Vergleichbare Schätzungen zu unseren wurden jedoch an einem festen Standort im östlichen Amazonasbecken gemeldet, die von 1,4–3,3 Mg C ha−1 Jahr bis hinunter zu 30 cm32 reichten. Andere Studien zeigen ein breites Spektrum an FRP-Werten in tropischen Terra-Firma-Wäldern, wobei der FRP in Regenwäldern im Amazonasgebiet nur 0,8 Mg C ha-1 Jahr-133 und bis zu 7,6 Mg C ha-1 Jahr-134 beträgt. Ein Teil der Variabilität der gemeldeten FRP kann auf methodische Unterschiede zurückzuführen sein, von Feldmethoden bis hin zur Umrechnung des Kohlenstoffgehalts. Darüber hinaus könnten Klima, Bodenbeschaffenheit und Nährstoffgehaltsschwankungen zwischen den Standorten eine zusätzliche Rolle bei der Erklärung dieser Variabilität spielen31. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unsere FRP-Schätzung für einen Terra-Firme-Wald im Kongobecken im Bereich der Tropenwälder weltweit liegt (siehe Tabelle 4), im Vergleich mit der Bandbreite der FRP-Schätzungen aus dem Amazonasbecken jedoch niedriger zu sein scheint. Es ist jedoch unklar, ob FRP in afrikanischen Terra-Firme-Wäldern tatsächlich niedriger ist als in Amazonas-Terra-Firme-Wäldern, und wenn ja, warum. Weitere Daten zu FRP aus tropischen Wäldern werden benötigt, um etwaige Muster und ihre Ursachen aufzuklären.

Uns ist nur eine Studie über FRP in einem tropischen Torfsumpfwald bekannt, eine Einwuchskernstudie in einem mikronesischen tropischen Torfgebiet, die einen FRP von 1,4 Mg C ha−1 pro Jahr bis hinunter zu 30 cm14 ergab. Dieser Wert ist unserer FRP-Schätzung für einen von Hartholz dominierten Torfsumpfwald – der am besten mit dem mikronesischen Torfland vergleichbare unserer Standorte – mit 1,5 Mg C ha-1 Jahr-1 für einen 30-cm-Abschnitt sehr ähnlich. Andererseits beträgt diese Schätzung für den von Hartholz dominierten Torfsumpf nur etwa 60 % unserer Schätzung für den von Palmen dominierten Standort für einen 30-cm-Abschnitt (2,4 Mg C ha−1 Jahr − 1, siehe Tabelle 3). Von den beiden Torfsumpf-Ökosystemtypen hatte der von Hartholz dominierte Torfsumpfwald eine geringere Feinwurzelproduktion (1,9 ± 0,5 Mg C ha−1 Jahr) als der von Palmen dominierte Torfsumpfwald (2,6 ± 0,3 Mg C ha−). 1 Jahr−1) für einen 1-m-Abschnitt, wenn auch nicht signifikant unterschiedlich (Tabelle 2). Der letztgenannte Ökosystemtyp verzeichnete unter unseren Standorten den höchsten FRP, der innerhalb des Bereichs liegt, der in Terra-Firme-Wäldern weltweit zu finden ist (Tabelle 4). Darüber hinaus war der Unterschied der FRP-Werte in den Moorwaldstandorten im Vergleich zum festen Terrain nicht signifikant. Nichtsdestotrotz könnten zukünftige Studien, die FRP aus benachbarten, gegensätzlichen Ökosystemtypen vergleichen – wie die, über die wir hier berichten – weitere Erkenntnisse über die Rolle bringen, die FRP bei der Anreicherung von organischem Material in tropischen Torfböden spielt, und so die Bedeutung der Messung von FRP in solchen Ökosystemen hervorheben.

Die wesentliche Einschränkung unserer Studie besteht darin, dass drei Viertel unserer Einzelmessungen (dh für eine bestimmte Kombination aus Tiefe, Ökosystemtyp und Monat) keine neuen lebenden Wurzeln und somit kein Wurzelwachstum zeigten. Dies ist wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass das Probenahmefenster in jeder Tiefe in jedem Rohr klein ist und jedes Foto eine Schärfentiefe im Boden von etwa 2 mm ergibt. Diese begrenzte Probenahme scheint der Hauptnachteil der Verwendung von Minirhizotronen im Vergleich zu herkömmlichen Einwachskernen zu sein, die ein größeres Probenvolumen pro Röhre integrieren. Wir haben dieser Einschränkung entgegengewirkt, indem wir 16 Standorte in jedem Ökosystemtyp auf einer Fläche von 1 ha beprobt haben, verglichen mit den neun Einwuchskernen pro Hektar, die für tropische Wälder ohne Sumpfgebiete empfohlen werden15. Umgekehrt sind die Vorteile der Verwendung von Minirhizotronen gegenüber eingewachsenen Kernen: (i) Sie vermeiden die viel größere Störung der Wurzelumgebung, die durch den Einsatz und die Entnahme von eingewachsenen Kernen verursacht wird, was zu einer Unterschätzung des FRP führen kann. Diese geringere Störung ist besonders wichtig, da bekannt ist, dass Einwuchskerne die Wurzelproduktion unterschätzen, da Wurzeln zunächst durch den gestörten Boden und dann durch die Einwuchskammer wachsen müssen, bevor sie in das gemessene Volumen gelangen und zum FRP35 beitragen. (ii) Ihre Fähigkeit, das Wurzelwachstum tiefer im Bodenprofil zu beurteilen, wobei unsere Minirhizotron-Röhren eine Tiefe von 1 m erreichen, verglichen mit dem typischen 30 cm tiefen Einwachskern15. (iii) Die Möglichkeit, mehrere Wiederholungsmessungen durchzuführen, sobald das Minirhizotron installiert ist, wodurch subtile saisonale Veränderungen des FRP leichter erkannt werden können.

Insgesamt weist das Umrechnungsverfahren von Wurzellängeneinheiten – abgeleitet aus den digitalen Minirhizotron-Fotos – in Schätzungen der Trockenbiomasse eine Reihe von Unsicherheiten auf. Wir folgten der Methode von Tingey et al.36, bei der zunächst eine Schärfentiefe angenommen wird (siehe „Methoden und Materialien“). Die Schärfentiefe wird verwendet, um das vom Minirhizotron beobachtete Bodenvolumen abzuschätzen. Die meisten Untersuchungen gehen von einer Schärfentiefe von 2–3 mm19 aus, obwohl sie in einer nicht-tropischen Studie mit 1 mm gemessen wurde37 und Taylor et al.38 vermuten, dass sie niedriger sein könnte. Hier haben wir eine Schärfentiefe von 2 mm angenommen. Dieser Wert ist jedoch unsicher und hat große Auswirkungen: Bei einer Schärfentiefe von 1 mm würden unsere FRP-Schätzungen am oberen Ende der Spanne der FRP-Schätzungen aus tropischen Wäldern liegen30 (3–5 Mg C ha−1 Jahr−). 1). Zukünftige Forschungen zur besseren Definition der Schärfentiefe von Minirhizotronen sind ein wichtiger nächster Schritt, um genauere FRP-Schätzungen aus tropischen Wäldern zu erhalten. Zweitens gehen wir zur Umrechnung von Messungen der Wurzellängendichte in die Wurzelbiomassedichte von einer spezifischen Wurzellänge (SRL) aus, die ein Maß für die Wurzellänge pro Masseneinheit ist20. Wir haben die SRL von Addo-Danso et al.20 abgeleitet (37,1, 45,1 und 51,6 mg−1 für die Tiefenintervalle 0–10, 10–20 bzw. 20–100 cm), die sie aus 30 cm ermittelten Bodenkerne aus einem feuchten Halblaubwald auf Mineralboden in Ghana. Um zukünftige Minirhizotron-FRP-Schätzungen für das zentrale Kongobecken zu verbessern, sind künftige Messungen von SRL aus den Terra-Firma- und Torfwäldern dringend erforderlich.

Schließlich erstreckten sich unsere Messungen über einen begrenzten Zeitraum (drei Monate), was eine gewisse Unsicherheit bei der Skalierung auf jährliche Schätzungen mit sich bringt. Ungeachtet dieser Einschränkungen sind wir in der Lage, die ersten FRP-Schätzungen aus dem weltweit größten Torfgebietskomplex im zentralen Kongobecken vorzulegen, die mit den geschätzten FRP in den Tropen weltweit vergleichbar sind.

Abschließend liefern wir die ersten Schätzungen von FRP aus Torfsumpf- und Terra-Firme-Tropenwäldern im Kongobecken bis zu einer Tiefe von 1 m. Unsere FRP-Schätzung in einem Terra-Firme-Wald ist vergleichbar mit ausgewählten Standorten im Amazonasgebiet, in Zentralafrika und Südostasien. In den beiden Torfsumpf-Ökosystemtypen verzeichnete der von Palmen dominierte Torfsumpfwald einen höheren FRP als der von Hartholz dominierte Torfsumpfwaldstandort, wobei letztere Schätzung nahe an der einzigen vorherigen Bewertung in einem von Hartholz dominierten tropischen Torfsumpfwald liegt Mikronesien. Darüber hinaus verzeichneten wir zwar höhere FRP-Werte in den Moorwaldstandorten im Vergleich zu den Terra Firme-Standorten, dieser Unterschied war jedoch nicht signifikant. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, FRP in überschwemmten Torfmooren mit dem EnRoot Minirhizotron16 zu messen, das in der Lage ist, subtile Veränderungen aufzudecken, wie beispielsweise eine größere Feinwurzelproduktion in den größten Tiefen des Bodenprofils im trockensten Monat des Jahres. Wir empfehlen, diese Methode zur Messung von FRP in tropischen Umgebungen, insbesondere in Feuchtgebieten, zu verwenden. Messungen der (i) spezifischen Wurzellänge und (ii) der Schärfentiefe des Minirhizotrons sind jedoch unbedingt erforderlich, um die Wurzellängenschätzungen aus den Minirhizotron-Fotos genauer in Einheiten der Trockenmasse pro Bodenvolumen umzuwandeln.

Wir haben die EnRoot-Minirhizotron-Methode16 verwendet, um FRP in drei verschiedenen Arten von primären Feuchtwäldern des zentralen Kongobeckens zu schätzen: einem Terra-Firme-Wald und von Hartholz und Palmen dominierten Torfsumpfwäldern. Die Messungen wurden zwischen Mai 2020 und März 2021 durchgeführt. Die Genehmigung zur Durchführung der Studie wurde von der Regierung der Republik Kongo erteilt. Während der Feldkampagnen wurden keine Belegexemplare gesammelt.

Diese Studie wurde in der Cuvette Centrale durchgeführt, einem Gebiet im Regenwaldbiom des Kongobeckens, das durch primären tropischen Feuchtwald gekennzeichnet ist, der ausgedehnte Torfmoore bildet (mittlere geschätzte Torflandfläche: 167.600 km2, mittlere geschätzte Mächtigkeit 1,7 m18). Unser Studienstandort befand sich im Likouala Distrikt, Republik Kongo. Die Jahrestemperatur beträgt 25,6 °C und die Niederschlagsmenge beträgt etwa 1700 mm pro Jahr, gekennzeichnet durch ein bimodales Regime mit zwei Spitzen zwischen März bis Mai und September bis November39. Drei langfristige Waldinventuren von 1 ha Parzellen wurden von Januar bis März 2019 vom CongoPeat-Projekt (https://congopeat.net) in drei verschiedenen Ökosystemtypen installiert (Abb. 1, Ergänzungstabelle S4): (i) Terra Firme-Wald, (ii) Hartholz-dominierter Torf Sumpfwald und (iii) von Palmen dominierter Torfsumpfwald.

Die Terra-Firme-Fläche ist geprägt von geschlossenen, kronenbildenden Arten (mittlere Baumhöhe: 26,5 m, persönliche Beobachtung) wie Angylocalyx sp. Taubert, Strombosiopsis tetrandra engl. & Prantl und Symphonia globulifera Lf Die Anzahl der Bäume mit einem Brusthöhendurchmesser von mehr als 10 cm betrug 378 ha−1, während die Grundfläche aller Bäume in der Parzelle im Zeitraum 2020–2021 25,3 m2 ha−1 betrug.

Die Hartholz- und Palmtorf-Sumpfwaldparzellen wurden in bewaldeten Torfgebieten angelegt und an beiden Standorten liegt der Grundwasserspiegel die meiste Zeit des Jahres auf oder über der Torfoberfläche. Der Hartholz-Torf-Sumpfwald enthält Torf bis zu einer maximalen Tiefe von 1,8 m; Der minimale und maximale Grundwasserspiegel an diesem Standort beträgt −0,60 m (unter der Oberfläche) bzw. 0,22 m (Teiche)40. Dieser Ökosystemtyp zeichnet sich durch die Dominanz hochstämmiger Hartholzarten wie Carapa procera DC., Grossera macrantha Pax und Uapaca paludosa Aubrév aus. & Leandri, ein relativ hohes (mittlere Baumhöhe: 18,2 m, persönliche Beobachtung) und geschlossenes Blätterdach. Die Anzahl der Bäume mit einem Brusthöhendurchmesser von mehr als 10 cm betrug im Zeitraum 2020–2021 382 ha−1 und die Grundfläche aller Bäume auf der Parzelle betrug 29,7 m2 ha−1.

Der palmendominierte Torfsumpfwald hat eine maximale Torftiefe von 3,0 m; Der minimale und der maximale Grundwasserspiegel werden jeweils zwischen 0,14 m unter und 0,24 m über der Bodenoberfläche gemessen40. Dieser Wald wird von der Palme Raphia laurentii De Wild. dominiert, die einen niedrigen Wuchs (~ 9 m maximale Palmenhöhe, persönliche Beobachtung) und ein nicht durchgängiges Baumdach mit einer mittleren Baumhöhe von 17,6 m (persönliche Beobachtung) aufweist. Die Anzahl der Bäume mit einem Brusthöhendurchmesser von mehr als 10 cm betrug im Zeitraum 2020–2021 85 ha−1 und die Grundfläche aller Bäume auf der Parzelle betrug 7,6 m2 ha−1.

Das Global Ecosystem Monitoring (GEM)-Netzwerk15 bietet die am häufigsten verwendeten Protokolle für die Kohlenstoffüberwachung in den Tropen. FRP wird vom GEM-Netzwerk mithilfe von Einwachskernen oder Rhizotronen überwacht. Ersteres besteht aus einem Zylinder aus einem Kunststoffnetz, der in den mit wurzelfreier Erde gefüllten Boden eingebaut wird. Obwohl die GEM-Einwuchskernmethode häufig in Terra-Firme-Umgebungen11, 41, 42 eingesetzt wird, ist sie in tropischen Torfmooren aus folgenden Gründen nicht effektiv. Die Manipulation des Mediums für den Versuchszweck – das Entfernen von Wurzeln, um Erde zum Auffüllen der Kerne zurückzuhalten – wird durch die über einen großen Teil des Jahres herrschenden feuchten Bedingungen behindert. Darüber hinaus ist es aufgrund der komplizierten Wurzelmatte, die die oberflächliche Torfschicht durchdringt, schwierig, wenn nicht unmöglich, alle Wurzeln aus dem Torf zu entfernen. Entscheidend ist, dass das GEM-Protokoll zur Gewinnung wurzelfreier Erde zur Verwendung in Einwuchskernen bei Torf umständlich anzuwenden ist und nicht alle Wurzeln extrahiert werden können. Diese Restwurzeln können nach der Kernextraktion als neue Wurzeln gezählt werden, was zu einer Überschätzung des FRP führt. Rhizotrone werden auch in GEM verwendet und bestehen aus einem Kunststofffenster, das in einer flachen Erdgrube installiert ist15. Sie eignen sich nicht für Moore, wo der Boden nicht stabil ist und wo Grundwasserüberschwemmungen Messungen (Fotografieren durch das Fenster) den größten Teil des Jahres unmöglich machen.

Unter Berücksichtigung dieser Einschränkungen haben wir ein neues Minirhizotron-System, EnRoot, installiert, das zuvor erfolgreich in Mangrovenumgebungen eingesetzt wurde16, 17. Das EnRoot-Minirhizotron besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Bodenrohr und einem Bildgebungssystem16. Das Erdrohr ist ein 2 m langer, transparenter Zylinder mit einem Außendurchmesser von 32 mm, der bis zu einer Tiefe von 1 m fest im Erdreich eingebaut wird; während das Bildgebungssystem aus einem Kameragerät und einem Indexiergriff besteht, der das Anheben, Absenken und Drehen der Kamera für wiederholte Aufnahmen mit konsistenter Positionierung ermöglicht. Das Bodenrohr und das Kamerasystem wurden an der School of Geography der University of Leeds nach den genauen Spezifikationen von Arnaud et al.16 maßgeschneidert. Am 18., 19. und 19. wurden in jedem der drei Ökosystemtypen 16 Bodenröhren installiert (um der Heterogenität Rechnung zu tragen), und zwar paarweise an jeder Ecke jedes Untersuchungsgrundstücks (in einem Abstand von mehr als 1 m, siehe Abb. 1). 21. Januar 2020 für den von Palmen dominierten Torfsumpfwald, den von Hartholz dominierten Torfsumpfwald und den Terra-Firme-Wald für insgesamt 48 Röhren.

Aufgrund der dichten Wurzelmatte der Torfböden wurden die Rohre vertikal verlegt. Nachdem man den Boden um die Rohre vier Monate lang absetzen ließ, um mögliche Auswirkungen von Störungen nach der Installation zu reduzieren, wurden monatliche Messungen durchgeführt, um FRP über einen Monatszeitraum vom 17.–19.05.2020 bis zum 21.–26.06.2020 zu erfassen (mittlere bis kurze Regenzeit; Wasserspiegel nahe der Oberfläche), 15.–21.12.2020 bis 20.–25.01.2021 (Ende der langen Regenzeit; Wasserspiegel über der Oberfläche) und 18.–21.02. 2021 bis 17.–27.03.2021 (Höhepunkt der langen Trockenzeit; Grundwasserspiegel deutlich unter der Oberfläche). Diese Zeitintervalle wurden gewählt, um die Anzahl der innerhalb des Zählintervalls auftretenden und absterbenden Wurzeln zu minimieren, die nicht gemessen würden und somit zu Informationsverlusten führen würden.

Das Bildgebungssystem wird in das Erdrohr eingeführt und ermöglicht es dem Benutzer, Bilder der Wurzelumgebung in verschiedenen Tiefen und Ausrichtungen aufzunehmen, indem er einfach ein Smartphone verwendet, das mit dem Kameragerät verbunden ist. Angesichts der Anzahl der Fotos, die produziert werden konnten, und der Zeit, die für die Analyse jedes einzelnen Fotos benötigt wurde, haben wir nur in ausgewählten Tiefen fotografiert. Wir haben 5 Tiefen ausgewählt, die einen Teil der folgenden Tiefenbereiche abdecken: 0–5, 5–10, 10–20, 20–40 und 40–80 cm. Der Schwerpunkt unserer Messungen auf den ersten 40 cm Boden basierte auf der Beobachtung aus der Literatur, dass sich Wurzeln tendenziell in diesem Tiefenintervall konzentrieren21, 25, 26. Fotos des Bodens wurden in fünf Tiefen aufgenommen: 0–2,5, 6– 8,5, 16–18,5, 36–38,5, 71–73,5 cm, da die Fotos 2,5 cm Tiefe in den Röhren abdecken. In jeder Tiefe wurden zehn teilweise überlappende Bilder in unterschiedlichen Ausrichtungen aufgenommen, was einer 360°-Ansicht der Wurzelumgebung entspricht. Anschließend wurden aufeinanderfolgende monatliche Bilder analysiert, um die Hinzufügung der Wurzellänge über die Zeit zu messen (angegeben als m neue Wurzeln pro m2 Fläche des Fotofensters pro Monat), und dann in Biomasse-Kohlenstoff umgerechnet, als Mg C ha−1 Jahr − 1 (siehe weiter unten). Abschnitt) zur Bestimmung des FRP in Einheiten, die mit anderen Studien vergleichbar sind, und zur zukünftigen Integration in Ökosystem-Kohlenstoffbestands- und -flussstudien (sensu Malhi6).

RStudio wurde verwendet, um die hier beschriebene statistische Analyse durchzuführen43. Wir haben Bilder von 16 Minirhizotron-Röhren für jeden Monat der Datenerfassung für jeden Ökosystemtyp analysiert. Wir wählten nach dem Zufallsprinzip eine Ausrichtung für die fünf Tiefen aus, die von unserer Datenerfassung über drei einmonatige Zeiträume abgedeckt wurden. Insgesamt 1440 Minirhizotron-Bilder (3 Ökosystemtypen × 16 Röhren × 5 Tiefen × 6 Volkszählungsdaten) wurden zunächst digital auf Verzerrungen (aufgrund der zylindrischen Bodenröhre und der Kameralinse) korrigiert und den verzerrten Bildern in QGIS44 kalibrierte Koordinaten zugewiesen. Als nächstes wurden die Bilder mit GDAL45 in Python reduziert, wobei das von Arnaud et al.16 entwickelte Skript zum Einsatz kam. Die Bildqualität wurde dann mithilfe von Adobe Lightroom verbessert. Abschließend wurden Änderungen der Wurzellänge zwischen aufeinanderfolgenden Bildpaaren mit rhizoTrak analysiert, einer Open-Source-Software zur Analyse der Wurzellänge in Minirhizotron-Bildern46, siehe Abb. 1. FRP wurde für jeden Ökosystemtyp und jeden als mm−2 mo−1 ausgedrückt Tiefe abgetastet.

Ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell (GLMM) wurde verwendet, um die Wirkung von drei kategorialen Prädiktorvariablen (Ökosystemtyp, Tiefe und Jahreszeit) und ihre wechselseitigen Wechselwirkungen (Ökosystemtyp × Tiefe, Ökosystemtyp × Jahreszeit, Tiefe × Jahreszeit) zu testen. , auf unseren FRP-Werten aus jeder der 16 Röhren pro Ökosystemtyp. Wir haben die Modelle mit der glmmTMB-Funktion aus dem R-Paket GLMMTMB47 spezifiziert, da FRP null aufgeblasen und daher stark positiv verzerrt ist (bei bestimmten Röhren, Tiefen und Zeiten werden keine Wurzeln und somit kein Wurzelwachstum aufgezeichnet). Um die mit Null aufgeblasene Antwortvariable zu berücksichtigen, haben wir in Anlehnung an Arnaud et al.17 die Tweedie-Verteilung (eine Log-Link-Funktion) als Familienfunktion ausgewählt. Wir haben einen zufälligen Schnittpunkt einbezogen, um potenzielle ungleiche Varianzen zu berücksichtigen, die sich aus der hierarchischen Häufung von Messungen innerhalb der Bohrstandorte ergeben. Wir haben auch zufällige Abschnitte für jeden Monat einbezogen, um etwaige zeitliche Änderungen zwischen unseren wiederholten Messungen zu berücksichtigen. Die AICc-Analyse (Corrected Information Criterion) von Akaike wurde durchgeführt, um zu bewerten, welche Variablen in das Modell einbezogen werden sollten. Die Einbeziehung zufälliger Abschnitte für einzelne Röhren und Monate führte zu einer höchst nicht signifikanten Steigerung der Modellleistung entsprechend der Änderung des AICc im Vergleich zu einem Modell, bei dem die zufälligen Abschnitte weggelassen wurden (p = 0,423). Dennoch haben wir uns aus Vorsichtsgründen dafür entschieden, den zufälligen Schnittpunkt für einzelne Röhren im endgültigen Modell beizubehalten. Die Abweichung zwischen beobachteten und erwarteten Residuen war nicht signifikant. Darüber hinaus wurden keine signifikanten Probleme zwischen den standardisierten Residuen und den (rankingtransformierten) Modellvorhersagen festgestellt.

Nachdem wir den AICc zur Angabe der Modellvariablen verwendet hatten, analysierten wir unser GLMM mithilfe der ANOVA-Funktion aus dem R-Paket CAR48. Wir haben eine Quadratsumme vom Typ III verwendet, um die Signifikanz der Haupteffekte und ihrer Wechselwirkung auf der Grundlage von Chi-Quadrat-Tests ihrer angepassten Werte zu analysieren. Wir haben die emmeans-Funktion aus dem R-Paket EMMEANS49 verwendet, um Tukey-Post-hoc-Vergleiche zwischen geschätzten Randmitteln für alle Stichprobenpaare durchzuführen.

Um Werte für ein 1-m-Bodenprofil aus unseren Minirhizotron-abgeleiteten FRP-Daten in fünf Tiefen zu extrapolieren, haben wir ein LOESS-Modell an die aus dem GLMM abgeleiteten ANOVA-Mittelwerte für jeden Ökosystemtyp, jede Jahreszeit und jede Tiefe angepasst. Aus der angepassten Kurve haben wir FRP-Werte in Abständen von 2,5 cm bis zu einer Tiefe von 1 m vorhergesagt. Nacheinander wurden die FRP-Werte innerhalb eines 10-cm-Abschnitts summiert. Die Gesamt-SE wurde als Quadratwurzel der Summe der quadrierten Werte jeder einzelnen Tiefenmessung SE berechnet. Dieses Verfahren ermöglichte uns die Schätzung des FRP aus einer Tiefe von 0–100 cm in Einheiten von mm−2 mo−1.

Wir haben diese FRP-Werte, ausgedrückt als Längenänderungen im Laufe der Zeit, gemäß Tingey et al.36 in Einheiten des Kohlenstoffgehalts umgerechnet (siehe Ergänzungstabelle S5). Zuerst multiplizierten wir die Oberfläche des Fensterrahmens mit einer Schärfentiefe von 2 mm19, um das vom Minirhizotron abgetastete Volumen abzuschätzen. Es wird angenommen, dass die im Minirhizotron-Rahmen beobachteten Wurzeln ein gewisses Bodenvolumen ausfüllen, und die Schärfentiefe ist eine empfohlene Schätzung, die zur Berechnung dieses Volumens herangezogen wird36. Zweitens wurde die Dichte der Wurzellänge (mm-3) berechnet, indem die Länge der Feinwurzel (m Jahr-1) in jedem Videobild durch das beobachtete Bodenvolumen dividiert und dann durch eine geschätzte spezifische Wurzellänge (SRL, mg) dividiert wurde −1), um die Wurzelbiomassedichte (gm−3) zu erhalten. Der SRL ist die Länge pro Masseneinheit36, 50. Da an unserem Probenstandort keine SRL-Schätzungen vorliegen, haben wir für die Tiefenintervalle 0–10, 10–20 und 20 einen SRL von 37,1, 45,1 und 51,6 mg−1 verwendet –100 cm, berechnet durch eine Studie in einem feuchten Halblaubwald in Ghana unter Verwendung von Wurzeltrockenmasse aus eingewachsenen Kernen20. Die Wurzelbiomassedichte wurde dann auf Biomasse pro Oberfläche (gm-2) skaliert, indem sie mit der Tiefe des Bodenprofils (10 cm pro Abschnitt) multipliziert und schließlich unter der Annahme eines Kohlenstoffgehalts in Mg-C-ha-1-Jahr-1-Einheiten umgerechnet wurde Gehalt von 47,4 %21 und Multiplikation der monatlichen Schätzung mit zwölf.

Die Forschung wurde im Rahmen der Richtlinien und Gesetze der Republik Kongo durchgeführt, in der die Feldforschung stattfand. Alle Wurzelproben wurden in der Republik Kongo verarbeitet.

Die Daten werden nach Annahme auf die Website des CongoPeat-Projekts (https://congopeat.net) hochgeladen. Minirhizotron-Fotos der Wurzelüberwachung sind auf Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

Page, SE, Rieley, JO & Banks, CJ Globale und regionale Bedeutung des Kohlenstoffspeichers tropischer Moore. Globus. Biol. ändern 17, 798–818. https://doi.org/10.1111/j.13652486.2010.02279.x (2011).

Artikel ADS Google Scholar

Sokol, NW, Kuebbing, SE, Karlsen-Ayala, E. & Bradford, MA Beweise für die Vorrangigkeit lebender Wurzeleinträge, nicht von Wurzel- oder Sprossstreu, bei der Bildung von organischem Kohlenstoff im Boden. Neues Phytol. 221, 233–246. https://doi.org/10.1111/nph.15361 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Jackson, RB et al. Die Ökologie des Bodenkohlenstoffs: Pools, Schwachstellen sowie biotische und abiotische Kontrollen. Annu. Rev. Ecol. Entwicklung Syst. 48(1), 419–445. https://doi.org/10.1146/annurev-ecolsys-112414-054234 (2017).

Artikel Google Scholar

Sokol, NW & Bradford, MA Die mikrobielle Bildung von stabilem Bodenkohlenstoff ist aus dem Untergrund effizienter als der oberirdische Eintrag. Nat. Geosci. 12, 46–53. https://doi.org/10.1038/s41561-018-0258-6 (2019).

Artikel CAS ADS Google Scholar

Vogt, KA et al. Überblick über die Wurzeldynamik in Waldökosystemen, gruppiert nach Klima, Klimawaldtyp und Arten. Pflanzenerde 187, 159–219. https://doi.org/10.1007/BF00017088 (1995).

Artikel Google Scholar

Malhi, Y. Die Produktivität, der Stoffwechsel und der Kohlenstoffkreislauf der tropischen Waldvegetation: Kohlenstoffkreislauf tropischer Wälder. J. Ecol. 100(1), 65–75. https://doi.org/10.1111/j.1365-2745.2011.01916.x (2012).

Artikel CAS Google Scholar

Strand, AE, Pritchard, SG, McCormack, ML, Davis, MA & Oren, R. Unüberbrückbare Unterschiede: Lebensdauer von Feinwurzeln und Persistenz von Kohlenstoff im Boden. Wissenschaft 319, 456–458. https://doi.org/10.1126/science.1151382 (2008).

Artikel CAS PubMed ADS Google Scholar

Gill, RA & Jackson, RB Globale Muster des Wurzelumsatzes für terrestrische Ökosysteme. Neues Phytol. 147(1), 13–31. https://doi.org/10.1046/j.1469-8137.2000.00681.x (2000).

Artikel Google Scholar

Jackson, RB et al. Eine globale Analyse der Wurzelverteilungen für terrestrische Biome. Oecologia 108(3), 389–411. https://doi.org/10.1007/BF00333714 (1996).

Artikel CAS PubMed ADS Google Scholar

Wang, C. et al. Globale Muster abgestorbener Feinwurzelbestände in Waldökosystemen. J. Biogeogr. 45, 1378–1394. https://doi.org/10.1111/jbi.13206 (2018).

Artikel Google Scholar

Finér, L., Ohashi, M., Noguchi, K. & Hirano, Y. Feinwurzelproduktion und -umsatz in Waldökosystemen in Bezug auf Bestands- und Umweltmerkmale. Für. Ökologisch. Geschäftsführer 262(11), 2008–2023. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2011.08.042 (2011).

Artikel Google Scholar

Keddy, PA et al. Nass und wunderbar: Die größten Feuchtgebiete der Welt stehen unter Naturschutz. Biowissenschaften 59, 39–51. https://doi.org/10.1525/bio.2009.59.1.8 (2009).

Artikel Google Scholar

Dargie, GC et al. Alter, Ausmaß und Kohlenstoffspeicherung des Torfgebietskomplexes im zentralen Kongobecken. Natur 542(7639), 86–90. https://doi.org/10.1038/nature21048 (2017).

Artikel CAS PubMed ADS Google Scholar

Chimner, RA & Ewel, KC Ein tropisches Süßwasserfeuchtgebiet: II. Produktion, Abbau und Torfbildung. Wetl. Ökologisch. Geschäftsführer 13(6), 671–684. https://doi.org/10.1007/s11273-005-0965-9 (2005).

Artikel Google Scholar

Marthews TR, et al. Messung der Kohlenstoffverteilung und des Kohlenstoffkreislaufs in tropischen Wäldern: Ein RAINFOR-GEM-Feldhandbuch für Intensivzählungsflächen (v3.0). Handbuch, Global Ecosystems Monitoring Network, http://gem.tropicalforests.ox.ac.uk/ (2014).

Arnaud, M., Baird, AJ, Morris, PJ, Harris, A. & Huck, JJ EnRoot: Ein kostengünstiges und teilweise 3D-druckbares Minirhizotron mit schmalem Durchmesser zur Abbildung der Feinwurzelproduktion. Plant Methods 15(1), 101. https://doi.org/10.1186/s13007-019-0489-6 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Arnaud, M., Morris, PJ, Baird, AJ, Dang, H. & Nguyen, TT Feinwurzelproduktion in einer Chronosequenz reifer wiederaufgeforsteter Mangroven. Neues Phytol. 232(4), 1591–1602. https://doi.org/10.1111/nph.17480 (2021).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Crezee, B. et al. Kartierung der Torfdicke und der Kohlenstoffvorräte des zentralen Kongobeckens anhand von Felddaten. Nat. Geosci. 15, 639–644. https://doi.org/10.1038/s41561-022-00966-7 (2022).

Artikel CAS ADS Google Scholar

Iversen, CM et al. Förderung des Einsatzes von Minirhizotronen in Feuchtgebieten. Pflanzenerde 352(1–2), 23–39. https://doi.org/10.1007/s11104-011-0953-1 (2012).

Artikel CAS Google Scholar

Addo-Danso, SD et al. Die Feinwurzelnutzungsstrategien unterscheiden sich in tropischen Urwäldern und abgeholzten Wäldern in Ghana. Biotropica 50(4), 606–615. https://doi.org/10.1111/btp.12556 (2018).

Artikel Google Scholar

Martin, AR & Thomas, SC Eine Neubewertung des Kohlenstoffgehalts in tropischen Bäumen. PLoS ONE 6(8), e23533. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0023533 (2011).

Artikel CAS PubMed PubMed Central ADS Google Scholar

Cordeiro, AL et al. Die Feinwurzeldynamik variiert je nach Bodentiefe und Niederschlag in einem nährstoffarmen Tropenwald im zentralen Amazonasgebiet. Pflanzenumgebung. Interagieren. 1(1), 3–16. https://doi.org/10.1002/pei3.10010 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Felfili, JM Vielfalt, Struktur und Dynamik eines Galeriewaldes in Zentralbrasilien. Vegetatio 117, 1–15. https://doi.org/10.1007/BF00033255 (1995).

Artikel Google Scholar

Ifo, SA, Koubouana, F., Nganga, D., Bocko, Y. & Mantota, A. Feine Wurzeldynamik in einem tropischen Feuchtwald: Fall zweier Waldhaine im Kongobecken. Balt. Für. 21(2), 204–211 (2015).

Google Scholar

Ibrahima, A., Mvondo, ZEA & Ntonga, J. Feinwurzelproduktion und -verteilung in den tropischen Regenwäldern im Südwesten Kameruns: Auswirkungen des Bodentyps und des selektiven Holzeinschlags. IForest Biogeosci. Für. 3(5), 130–136. https://doi.org/10.3832/ifor0549-003 (2010).

Artikel Google Scholar

Hertel, D. et al. Unter- und oberirdische Biomasse und Nettoprimärproduktion in einem paläotropen Naturwald (Sulawesi, Indonesien) im Vergleich zu neotropischen Wäldern. Für. Ökologisch. Geschäftsführer 258(9), 1904–1912. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009.07.019 (2009).

Artikel Google Scholar

Sulistiyanto, Y. Nährstoffdynamik in verschiedenen Untertypen von Torfsumpfwäldern in Zentral-Kalimantan, Indonesien (Universität Nottingham, 2004).

Google Scholar

Schenk, HJ & Jackson, RB Die globale Biogeographie der Wurzeln. Ökologisch. Monogr. 72(3), 311–328. https://doi.org/10.1890/0012-9615(2002)072[0311:TGBOR]2.0.CO;2 (2002).

Artikel Google Scholar

Nepstad, DC et al. Die Rolle tiefer Wurzeln im Wasser- und Kohlenstoffkreislauf der Wälder und Weiden des Amazonas. Natur 372, 666–669. https://doi.org/10.1038/372666a0 (1994).

Artikel CAS ADS Google Scholar

Malhi, Y., Doughty, C. & Galbraith, D. Die Zuordnung der Nettoprimärproduktivität des Ökosystems in tropischen Wäldern. Phil. Trans. R. Soc. B 366, 3225–3245. https://doi.org/10.1098/rstb.2011.0062 (2011).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Huasco, WH et al. Feinwurzeldynamik in pantropischen Regenwaldökosystemen. Globus. Biol. ändern 27, 3657–3680. https://doi.org/10.1111/gcb.15677 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Metcalfe, DB Die Auswirkungen der Wasserverfügbarkeit auf Wurzelwachstum und Morphologie in einem Amazonas-Regenwald. Pflanzenerde 311(1–2), 189–199. https://doi.org/10.1007/s11104-008-9670-9 (2008).

Artikel CAS Google Scholar

Silver, WL et al. Feinwurzeldynamik und Spurengasflüsse in zwei tropischen Tieflandwaldböden. Globus. Biol. ändern 11, 290–306. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2005.00903.x (2005).

Artikel ADS Google Scholar

Aragão, LEOC et al. Ober- und unterirdische Nettoprimärproduktivität in zehn Amazonaswäldern auf unterschiedlichen Böden. Biogeowissenschaften 6(12), 2759–2778. https://doi.org/10.5194/bg-6-2759-2009 (2009).

Artikel ADS Google Scholar

Addo-Danso, SD, Prescott, CE & Smith, AR Methoden zur Schätzung der Wurzelbiomasse und -produktion in Kohlenstoffstudien in Wäldern und Waldökosystemen: Eine Übersicht. Für. Ökologisch. Geschäftsführer 359, 332–351. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2015.08.015 (2016).

Artikel Google Scholar

Tingey, DT, Phillips, DL & Johnson, MG Erhöhter CO2-Ausstoß und Nadelholzwurzeln: Auswirkungen auf Wachstum, Lebensdauer und Umsatz. Neues Phytol. 147, 87–103. https://doi.org/10.1046/j.1469-8137.2000.00684.x (2000).

Artikel CAS Google Scholar

Yaffar, D. et al. Experimentelle Erwärmung und ihre Auswirkungen auf die Wurzeldynamik nach zwei Hurrikan-Störungen in einem feuchten Tropenwald. Globus. Biol. ändern 27, 6423–6435. https://doi.org/10.1111/gcb.15870 (2021).

Artikel Google Scholar

Taylor, BN, Beidler, KV, Strand, AE & Pritchard, SG Verbesserte Skalierung von Minirhizotron-Daten mithilfe einer empirisch ermittelten Schärfentiefe und Korrektur der Unterschätzung der Wurzeldurchmesser. Pflanzenerde 374, 941–948. https://doi.org/10.1007/s11104-013-1930-7 (2014).

Artikel CAS Google Scholar

Samba, G. & Nganga, D. Niederschlagsvariabilität im Kongo-Brazzaville: 1932–2 Int. J. Climatol. Rev. 32, 854–8 https://doi.org/10.1002/joc.2311 (2012).

Artikel Google Scholar

Dargie, GC Quantifizierung und Verständnis der tropischen Torfmoore des zentralen Kongobeckens (University of Leeds, 2015).

Google Scholar

Kho, LK, Malhi, Y. & Tan, SKS Jahresbudget und saisonale Variation der ober- und unterirdischen Nettoprimärproduktivität in einem Dipterocarp-Tieflandwald in Borneo. J. Geophys. Res. Biogeosci. 118, 1282–1296. https://doi.org/10.1002/jgrg.20109 (2013).

Artikel Google Scholar

Katayama, A. et al. Schätzung der Feinwurzelproduktion aus eingewachsenen Kernen und zersetzten Wurzeln in einem tropischen Regenwald auf Borneo. Wälder 10, 36. https://doi.org/10.3390/f10010036 (2019).

Artikel Google Scholar

R-Kernteam. (2018). R: Eine Sprache und Umgebung für statistische Berechnungen. Wien: R Foundation for Statistical Computing https://www.R-project.org/.

QGIS.org QGIS Geografisches Informationssystem. QGIS-Vereinigung. http://www.qgis.org (2020).

GDAL/OGR Geospatial Data Abstraction-Softwarebibliothek. Open Source Geospatial Foundation. URL https://gdal.org DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.5884351 (2022).

Möller, B. et al. rhizoTrak: Ein flexibles Open-Source-Fidschi-Plugin für die benutzerfreundliche manuelle Annotation von Zeitreihenbildern von Minirhizotrons. Pflanzenerde 444, 519–534. https://doi.org/10.1007/s11104-019-04199-3 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Brooks, M. et al. GlmmTMB gleicht Geschwindigkeit und Flexibilität zwischen Paketen für eine verallgemeinerte lineare gemischte Modellierung ohne Inflation aus. R J. 9(2), 378. https://doi.org/10.32614/RJ-2017-066 (2017).

Artikel Google Scholar

Fox, J. & Weisberg, S. An R Companion to Applied Regression 3. Aufl. (Tausend Eichen, 2019).

Google Scholar

Lenth R. et al. emmeans: Geschätzte Grenzmittelwerte, auch bekannt als Kleinste-Quadrate-Mittelwerte. URL https://CRAN.R-project.org/package=emmeans (2020).

Johnson, MG, Tingey, DT, Phillips, DL & Storm, MJ Förderung der Feinwurzelforschung mit Minirhizotronen. Umgebung. Exp. Bot. 45(3), 263–289. https://doi.org/10.1016/S0098-8472(01)00077-6 (2001).

Artikel PubMed Google Scholar

Referenzen herunterladen

Diese Studie war das Produkt des CongoPeat-Projekts (https://congopeat.net), das vom NERC finanziert wurde (Zuschussreferenznummer: NE/R016860/1), das den Autoren vollständige oder teilweise finanzielle und akademische Unterstützung gewährte. Die Alberta Mennega Stichting stellte dem korrespondierenden Autor eine teilweise Finanzierung für die Durchführung der Feldforschung zur Verfügung. Wir möchten dem Feldteam aus Ekolongouma und Bolembe in der Republik Kongo und insbesondere Guy Ngongo, Richard Molayi, Tresor Angoni, Michel Iwango und Rene Mpuku für die umfassende Unterstützung während der gesamten Feldarbeit danken; Dafydd Crabtree für seine Unterstützung bei der Feldarbeit; Antony Windross von der Werkstatt der School of Earth and Environment an der Universität Leeds für den Bau des Minirhizotron-Systems; Marie Arnaud und Declan Cooper für ihre Unterstützung bei der Datenanalyse; Bart Creeze für die Bereitstellung der Karte in Abb. 1. Wir danken zwei anonymen Gutachtern für hilfreiche Kommentare zu früheren Versionen dieses Papiers. Abschließend möchten wir Arlette Soudan-Nonault, Ministerin für Umwelt und Tourismus in der Republik Kongo, und Gilbert Djombo Bomodjoin, Gouverneur des Distrikts Likoula in der Republik Kongo, für die Erlaubnis danken, in unserem Untersuchungsgebiet arbeiten zu dürfen.

Sektion Systemökologie, Amsterdam Institute for Life and Environment (A-LIFE), Vrije Universiteit, Amsterdam, Niederlande

Matteo Sciumbata & Nothing Aerts

École Normale Supérieure, Abteilung für Geowissenschaften und Leben, Marien-Ngouabi-Universität, Brazzaville, Republik Kongo

Emmanuel Mampouya – Wenina (Offizielles Musikvideo)

School of Geography, University of Leeds, Leeds, Großbritannien

Greta C. Dargie, Andy J. Baird, Paul J. Morris und Simon L. Lewis

Institut für Geographie, University College London, London, Großbritannien

Simon L. Lewis

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

SLL, AJB und PJM hatten die Idee. MS, SLL, RA, AJB, PJM entwickelten die Idee; MS und YEMW sammelten die Daten; MS analysierte die Daten; MS und SLL haben den ersten Entwurf des Papiers geschrieben; und alle Autoren kommentierten das Manuskript und gaben seine endgültige Genehmigung für seine Veröffentlichung.

Korrespondenz mit Matteo Sciumbata.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht durch gesetzliche Vorschriften zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Sciumbata, M., Wenina, YEM, Mbemba, M. et al. Erste Schätzungen der Feinwurzelproduktion in tropischen Torfsumpf- und Terra-Firme-Wäldern des zentralen Kongobeckens. Sci Rep 13, 12315 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-38409-x

Zitat herunterladen

Eingegangen: 10. Oktober 2022

Angenommen: 07. Juli 2023

Veröffentlicht: 29. Juli 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38409-x

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein gemeinsam nutzbarer Link verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.

Nachricht

Erste Schätzungen der Feinwurzelproduktion in tropischen Torfsumpf- und Terra-Firme-Wäldern des zentralen Kongobeckens