Neues dynamisches Vegetationsmodell zur Vorhersage von mineralisiertem Stickstoff im Boden

Das mechanistische Verständnis der Dynamik und Wechselwirkungen der Stickstoffkreisläufe (N) in Wäldern ist mit zunehmenden anthropogenen Störungen wichtiger geworden.

Die Verallgemeinerung von lokalen Feldexperimenten auf größere räumliche Skalen oder zukünftige Umweltszenarien von N beruht im Allgemeinen auf Simulationen mit ökologischen Modellen. Die Anwendungen statischer statistischer Modelle und dynamischer Modelle sind jedoch begrenzt, da eine genaue Beschreibung des Pflanzen- und Mikrobenwachstums fehlt.

Kürzlich hat ein Forschungsteam des Botanischen Gartens Wuhan der Chinesischen Akademie der Wissenschaften ein dynamisches Vegetationsmodell, FORCCHN2 Version 2.0 (FORCCHN2), basierend auf mehreren wichtigen Pflanzen-Boden-Mikroben-N-Prozessen konstruiert. Das Modell wurde in einem gemäßigten Wald (Harvard Forest) im Zentrum von Massachusetts, USA, getestet.

Die Ergebnisse zeigten, dass FORCCHN2 in der Lage war, die zeitlichen Änderungen der Bodenatmung und der N-Mineralisierungsraten zu reproduzieren. Der anorganische N im Boden veränderte sich mit den Feinwurzeln, Mikroben und der Konzentration der Substrate.

Der anorganische Stickstoffvorrat im Boden wies während eines bestimmten Jahres regelmäßige jahreszeitliche Schwankungen auf. Im Frühjahr änderte sich der anorganische N-Pool im Boden aufgrund der niedrigen Brutto-N-Mineralisierungsrate und der geringen N-Aufnahme der Bäume um den Anfangswert. Im Sommer nahm der anorganische Stickstoffvorrat im Boden zu, da die Brutto-N-Mineralisierungsrate höher war als die N-Aufnahme und die N-Verluste. Dann nahmen die anorganischen N-Pools im Boden im Herbst und Winter langsam ab.

Diese Modellentwicklung war ein neuer Schritt hin zu einer mechanistischeren Behandlung des terrestrischen N-Kreislaufs basierend auf der Dynamik von pflanzlicher Biomasse, Bodensubstrat und Mikroben.

Diese Arbeit wurde veröffentlicht in Biogeochemie.