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在过去的三十年中,全球不透水的表面积(ISA)增加了一倍以上,但是由于现有的土地碳储存的耗尽而导致的相关碳排放量仍然未知。在这里,我们报告说,由于全球ISA的扩张,生物质和顶部土壤的碳损失(0 - 30厘米)在1993年至2018年间,每年达到46 - 75 tg c,占同时人类土地使用变化的3.7 - 6.0%。对于UNFCCC的附件I国家,我们的估计排放量可与国家温室气体库存报告的定居扩张所产生的碳排放相媲美,从而提供了这种独立的验证。在研究期间,非恋国家中日益增长的排放量与附件I国家中的排放量减少之间的对比可以通过观察到的新兴排放进化模式来解释,这取决于经济发展阶段。我们的研究对国际碳会计和气候缓解具有影响,因为它揭示了以前忽略但通过土地利用效应对ISA扩展到人为碳排放的实质性的影响。
摘要。在气候模型中对碳循环的仿真由于对气候变化的影响很重要,但是在以前的模型中发现了许多弱点。 参与耦合模型对比项目第6阶段(CMIP6)的地球系统模型(ESMS)中土地碳循环表示的改进,包括对碳和ni-trogen周期的互动处理,改善了光合作用的光合作用和土壤水文学。 为了评估这些模型发展对全球碳循环AST的影响,将Earth System模型评估工具(ESMVALTOOL)扩展为比较CO 2-浓度 - 浓度和CO 2发射驱动的历史模拟,从CMIP5和CMIP6和CMIP6与观察数据集进行了比较。 特定的重点是在有和没有交互式陆氮循环的模型中的差异。 超出了CMIP5中光合作用(GPP)的光合作用(GPP),在CMIP6中大部分分析了具有交互式氮循环的参与模型,但保留模型。 这表明包括营养限制的重要性。 模拟叶片区域内(LAI)仍然具有挑战性,并且在CMIP5和CMIP6中均具有较大的模型。 在ESM中,在CMIP5和CMIP6多模型均值中,全球平均土地碳吸收(NET BIOME生产力(NBP))很好地回复了。 但是,这是北半球NBP低估的结果,这是由概论所补偿的在气候模型中对碳循环的仿真由于对气候变化的影响很重要,但是在以前的模型中发现了许多弱点。参与耦合模型对比项目第6阶段(CMIP6)的地球系统模型(ESMS)中土地碳循环表示的改进,包括对碳和ni-trogen周期的互动处理,改善了光合作用的光合作用和土壤水文学。为了评估这些模型发展对全球碳循环AST的影响,将Earth System模型评估工具(ESMVALTOOL)扩展为比较CO 2-浓度 - 浓度和CO 2发射驱动的历史模拟,从CMIP5和CMIP6和CMIP6与观察数据集进行了比较。特定的重点是在有和没有交互式陆氮循环的模型中的差异。超出了CMIP5中光合作用(GPP)的光合作用(GPP),在CMIP6中大部分分析了具有交互式氮循环的参与模型,但保留模型。这表明包括营养限制的重要性。模拟叶片区域内(LAI)仍然具有挑战性,并且在CMIP5和CMIP6中均具有较大的模型。在ESM中,在CMIP5和CMIP6多模型均值中,全球平均土地碳吸收(NET BIOME生产力(NBP))很好地回复了。但是,这是北半球NBP低估的结果,这是由概论所补偿的
Miraldo A 1§* , Sundh J 2, * , Iwaszkiewicz-EggebrechtE 1 , Buczek M 3 , Goodsell R 1 , Johansson H 4 , Fisher BL 5 , Raharinjanahary D 6 , RajoelisonET 6 , Ranaivo C 6 , Randrianandrasana C 6 , Rafanomezantsoa JJ 6 , ManoharanL 7 , Granqvist E 1 , van Dijk LJA 1 , Alberg L 4 , Åhlén D 8 , Aspebo M 4 , Åström S 4 , BellvikenA 4 , Bergman PE 4 , Björklund S 4 , Björkman MP 9,10 , Deng J 3 , Desborough L 4 , DolffE 4 , Eliasson A 4 , Elmquist H 4 , Emanuelsson H 4 , Erixon R 11 , Fahlen L 4 , Frogner C 4 ,Fürst P 4 , Grabs A 4 , Grudd H 12 , Guasconi D 13 , Gunnarsson M 4 , Häggqvist S 4 , Hed A 4 ,Hörnström E 4 , Johansson H 4 , Jönsson A 4 , Kanerot S 4 , Karlsson A 4 , Karlsson D 4 ,Klinth M 4 , Kraft T 4 , Lahti R 14 , Larsson M 4 , Lernefalk H 4 , Lestander Y 4 , Lindholm LT 4 , LindholmM 4 , Ljung U 4 , Ljung K 4 , Lundberg J 15 , Lundin E 12 , Malmenius M 4 , Marquina D 1,# ,Martinelli J 4 , Mertz L 4 , Nilsson J 4 , Patchett A 16 , Persson N 4 , Persson J 4 , Prus-FrankowskaM 3 , Regazzoni E 4 , Rosander KG 4 , Rydgård M 4 , Sandblom C 4 , Skord J 4 , StålhandskeT 16,17 , Svensson F 4 , Szpryngiel S 1 , Tajani K 17 , Tyboni M 4 , Ugarph C 4 , Vestermark L 4 , Vilhelmsson J 4 , Wahlgren N 4 , Wass A 4 , Wetterstrand P 4 , Łukasik P 1,3,† , Tack AJM 8,† ,Andersson AF 18,† , Roslin T 19,20,† , Ronquist F 1,†
J. Tolley;酷刑文森特;亚历杭德罗·托雷斯·奥古拉; Treutlein Philipp;安德里亚长号; Yu-dai Tsai; Uphrecht Christian; Stefan Ulmer;丹尼尔·瓦卢克(Daniel Valuch);村庄的巴斯科宁; Veronica-Accesses; Nicholay V. Vitanov; Vogt Christian;沃尔夫·冯·攀登; AndrásVukics; Reinhold Walser;金·王(Jin Wang);伍兹·沃伯顿(Woods Warburton);韦伯日期亚历山大;安德鲁·恩兹劳斯基(Andrew Wnzlawski);迈克尔·沃纳(Michael Werner);杰森·威廉姆斯;帕特里克·温德斯特(Patrick Windpassinger);彼得·沃尔夫;丽莎·沃纳(Lisa Woerner);安德鲁穆罕默德·雅希亚(Mohamed E. Yahia); Emmanuel Zembrini Cross;穆斯林·扎里(Moslem Zarei);明朗Zhan;林周; Jure Zupan; ErikZupanič
coccomyxa属的单细胞绿藻以其全球分布和生态多功能性而被认可。迄今为止所描述的大多数物种与各种宿主物种密切相关,例如地衣关联。然而,对驱动这种共生生活方式的分子机制知之甚少。,我们为地衣coccomyxa viridis sag 216-4(相当于粘菌)生成了高质量的基因组组装。使用长阅读的PACBIO HIFI和牛津纳米孔技术与染色质构象捕获(HI-C)测序结合使用,我们将基因组组装成21个SCA效率,总长度为50.9 MB,N50的N50和2.7 MB的N50和BUSCO得分为98.6%。虽然19个sca o olds代表了全长的核染色体,但两个添加的sca o olds代表了线粒体和质体基因组。转录组引导的基因注释导致13,557个蛋白质编码基因鉴定,其中68%的PFAM结构域和962被预测被分泌。
胼胝质是一种线性 (1,3)- β -葡聚糖,是植物生长发育所必需的碳水化合物聚合物。生化、遗传和基因组工具以及特异性抗体的进步大大增强了我们对胼胝质生物合成的理解。随着胼胝质合酶机制的其他组成部分的出现,分子生物合成机制的阐明有望随之而来。短期目标包括确定胼胝质合酶亚基的化学计量和周转率。长期目标包括生成重组胼胝质合酶以阐明其生化特性和分子机制,最终可能确定胼胝质合酶的三维结构。本综述深入探讨了胼胝质生物合成的结构和复杂的分子过程,强调了调控元件和组装机制。
1不来梅大学,环境物理研究所(IUP),德国,德国2号航空中心(DLR),大气层研究所,德国Oberpfaffenhofen,德国3,工程学,数学和物理科学学院巴黎,索邦大学,CNRS,巴黎,法国5 MET办公室Hadley Center,UK 6国家大气科学中心,英国利兹大学7个国家大气科学中心7 Biogeochemical Signals Separtment
抽象的陆地生态系统由于提供了大碳汇而在全球碳循环和气候缓解中起着核心作用。印度地理区域的五分之一以上是地球上最大的国家之一,在植被和气候类型上高度多样化,为碳固存提供了巨大的潜力,但仍然容易受到气候变化的影响。因此,必须知道该地区陆地碳预算的未来变化。总生产率(GPP)代表陆地生态系统的碳吸收。通过耦合模型对比项目(CMIP6)的第六阶段模拟GPP的多模型集合,在这方面提供了有用的手段。在这项工作中,我们使用这些模拟研究了GPP对印度的强度和变异性。将来,所有模型都显示出GPP的趋势越来越大,但趋势却大不相同。碳吸收的首选月份在模型之间有所不同。与卫星生物物理记录的比较显示,模型在印度近乎临时的过程中低估了GPP。喜马拉雅东部的碳吸收占主导地位的喜马拉雅山和中部印度地区。具体而言,直到2100年,GPP的生长速率从4.9到16.69 GC M -2 Y -2,从2.47到18.91 GC M -2 Y -2,分别在这三个区域内分别从0.32到21.95 GC M -2 Y -2。