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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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Dans les auteurs ou contributeurs
  • "Peng, Changhui"

Résultats 437 ressources

PertinenceDate décroissanteDate croissanteAuteur A-ZAuteur Z-ATitre A-ZTitre Z-A
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Résumés
  • Huang, C., Cheng, J., Liu, S., Wan, Y., Zhou, J., Liu, Z., & Peng, C. (2024). Impacts of landscape dynamics on terrestrial ecosystem health in the Three Gorges Reservoir Area, China. Journal of Cleaner Production, 467, 142928. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.142928
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Wang, K., Wang, G., Qu, R., Huang, W., Zhou, G., Yue, M., & Peng, C. (2024). Differential Responses of Soil Microbial and Carbon‐Nitrogen Processes to Future Environmental Changes Across Soil Depths and Environmental Factors. Earth’s Future, 12(6), e2023EF004085. https://doi.org/10.1029/2023EF004085

    Abstract Accurately predicting carbon‐climate feedbacks relies on understanding the environmental factors regulating soil organic carbon (SOC) storage and dynamics. Here, we employed a microbial ecological model (MEND), driven by downscaled output data from six Earth system models under two Shared Socio‐economic Pathways (SSP1‐2.6 and SSP5‐8.5) scenarios, to simulate long‐term soil biogeochemical processes. We aim to analyze the responses of soil microbial and carbon‐nitrogen (C‐N) processes to changes in environmental factors, including litter input (L), soil moisture (W) and temperature (T), and soil pH, in a broadleaf forest (BF) and a pine forest (PF). For the entire soil layer in both forests, we found that, compared to the baseline period of 2009–2020, the mean SOC during 2081–2100 increased by 40.9%–90.6% under the L or T change scenarios, versus 5.2%–31.0% under the W change scenario. However, soil moisture emerged as a key regulator of SOC, MBC and inorganic N dynamics in the topsoil of BF and PF. For example, W change led to SOC gain of 5.5%–37.2%, compared to the SOC loss of 15.5%–18.0% under L or T scenario. Additionally, a further reduction in soil pH by 0.2 units in the BF, representing the acid rain effect, significantly resulted in an additional SOC gain by 14.2%–21.3%, compared to the LTW (simultaneous changes in the three factors) scenario. These results indicate that the results derived solely from topsoil may not be extrapolated to the entire soil profile. Overall, this study significantly advances our comprehension of how different environmental factors impact the dynamics of SOC and the implications they have for climate change. , Plain Language Summary Accurately predicting carbon‐climate feedbacks relies on understanding the environmental factors regulating soil organic carbon (SOC) storage and dynamics. We aim to analyze the responses of soil microbial and carbon‐nitrogen (C‐N) processes to changes in environmental factors, including litter input (L), soil moisture (W) and temperature (T), and soil pH, in a broadleaf forest (BF) and a pine forest (PF). We found that soil moisture change would be beneficial for SOC accumulation and serves as a key regulator of MBC and inorganic N in topsoil, whereas the change in litterfall or soil temperature are favorable for SOC accumulation in the entire soil profile. Additionally, a further reduction in soil pH by 0.2 units, representing the acid rain effect, significantly resulted in an additional SOC gain by 14.2%–21.3%, compared to the scenario with simultaneous changes in L, W, and T. These results indicate that findings solely from topsoil may not be extrapolated to the entire soil profile. Overall, this study significantly advances our comprehension of how different environmental factors impact the dynamics of SOC and the implications they have for climate change. , Key Points Soil C responses to climate change are depth dependent, therefore, results from just the topsoil may not apply to the entire soil profile Soil moisture change benefits topsoil SOC accumulation, whereas litterfall and soil temperature changes favor SOC accumulation in the entire soil profile We need to pay more attention to the effects of soil moisture and pH rather than temperature and litter‐input on soil biogeochemical processes

    Consulter sur agupubs.onlinelibrary.wiley.com
  • Song, H., Peng, C., Zhang, K., Li, T., Yang, M., Liu, Q., & Zhu, Q. (2023). Quantifying patterns, sources and uncertainty of nitrous oxide emissions from global grazing lands: Nitrogen forms are the determinant factors for estimation and mitigation. Global and Planetary Change, 223, 104080. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2023.104080
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Liu, W., Wang, K., Hao, H., Yan, Y., Zhang, H., Zhang, H., & Peng, C. (2023). Predicting potential climate change impacts of bioenergy from perennial grasses in 2050. Resources, Conservation and Recycling, 190, 106818. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2022.106818
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Wang, K., Peng, C., Zhu, Q., Zhou, X., Wang, M., Zhang, K., & Wang, G. (2017). Modeling Global Soil Carbon and Soil Microbial Carbon by Integrating Microbial Processes into the Ecosystem Process Model TRIPLEX‐GHG. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 9(6), 2368–2384. https://doi.org/10.1002/2017MS000920

    Abstract Microbial physiology plays a critical role in the biogeochemical cycles of the Earth system. However, most traditional soil carbon models are lacking in terms of the representation of key microbial processes that control the soil carbon response to global climate change. In this study, the improved process‐based model TRIPLEX‐GHG was developed by coupling it with the new MEND (Microbial‐ENzyme‐mediated Decomposition) model to estimate total global soil organic carbon (SOC) and global soil microbial carbon. The new model (TRIPLEX‐MICROBE) shows considerable improvement over the previous version (TRIPLEX‐GHG) in simulating SOC. We estimated the global soil carbon stock to be approximately 1195 Pg C, with 348 Pg C located in the high northern latitudes, which is in good agreement with the well‐regarded Harmonized World Soil Database (HWSD) and the Northern Circumpolar Soil Carbon Database (NCSCD). We also estimated the global soil microbial carbon to be 21 Pg C, similar to the 23 Pg C estimated by Xu et al. (2014). We found that the microbial carbon quantity in the latitudinal direction showed reversions at approximately 30°N, near the equator and at 25°S. A sensitivity analysis suggested that the tundra ecosystem exhibited the highest sensitivity to a 1°C increase or decrease in temperature in terms of dissolved organic carbon (DOC), microbial biomass carbon (MBC), and mineral‐associated organic carbon (MOC). However, our work represents the first step toward a new generation of ecosystem process models capable of integrating key microbial processes into soil carbon cycles. , Key Points Traditional soil carbon models are lacking in their representation of key microbial processes that control the soil carbon response to global climate change A Ecosystem model (TRIPLEX‐MICROBE) offers considerable improvement over a previous version (TRIPLEX‐GHG) in simulating soil organic carbon Our work is the first step toward a new generation of ecosystem process models that integrate key microbial processes into soil carbon cycles

    Consulter sur agupubs.onlinelibrary.wiley.com
  • Ouyang, S., Xiang, W., Wang, X., Zeng, Y., Lei, P., Deng, X., & Peng, C. (2016). Significant effects of biodiversity on forest biomass during the succession of subtropical forest in south China. Forest Ecology and Management, 372, 291–302. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2016.04.020
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Zhang, T., Sun, R., Peng, C., Zhou, G., Wang, C., Zhu, Q., & Yang, Y. (2016). Integrating a model with remote sensing observations by a data assimilation approach to improve the model simulation accuracy of carbon flux and evapotranspiration at two flux sites. Science China Earth Sciences, 59(2), 337–348. https://doi.org/10.1007/s11430-015-5160-0
    Consulter sur link.springer.com
  • Zhao, L., Xiang, W., Li, J., Lei, P., Deng, X., Fang, X., & Peng, C. (2015). Effects of Topographic and Soil Factors on Woody Species Assembly in a Chinese Subtropical Evergreen Broadleaved Forest. Forests, 6(3), 650–669. https://doi.org/10.3390/f6030650

    Evergreen broadleaved forests in subtropical China contain a complicated structure of diverse species. The impact of topographic and soil factors on the assembly of woody species in the forest has been poorly understood. We used Ripley’s K(t) function to analyze the spatial patterns and associations of dominant species and residual analysis (RDA) to quantify the contribution of topography and soil to species assembly. The 1 ha plot investigated had 4797 stems with a diameter at breast height (dbh) larger than 1 cm that belong to 73 species, 55 genera, and 38 families. All stems of the entire forest and four late successional species exhibited a reversed J shape for dbh distribution, while two early successional species showed a unimodal shape. Aggregation was the major spatial pattern for entire forests and dominant species across vertical layers. Spatial associations between inter- and intra-species were mostly independent. Topographic and soil factors explained 28.1% of species assembly. The forest was close to late succession and showed the characteristics of diverse woody species, high regeneration capacity, and aggregated spatial patterns. Topographic and soil factors affected species assembly, but together they could only explain a small part of total variance.

    Consulter sur www.mdpi.com
  • Liu, J., Chen, H., Zhu, Q., Shen, Y., Wang, X., Wang, M., & Peng, C. (2015). A novel pathway of direct methane production and emission by eukaryotes including plants, animals and fungi: An overview. Atmospheric Environment, 115, 26–35. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.05.019
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Ma, Z., Peng, C., Li, W., Zhu, Q., Wang, W., Song, X., & Liu, J. (2013). MODELING INDIVIDUAL TREE MORTALITY RATES USING MARGINAL AND RANDOM EFFECTS REGRESSION MODELS. Natural Resource Modeling, 26(2), 131–153. https://doi.org/10.1111/j.1939-7445.2012.00124.x

    A bstract Developing models to predict tree mortality using data from long‐term repeated measurement data sets can be difficult and challenging due to the nature of mortality as well as the effects of dependence on observations. Marginal (population‐averaged) generalized estimating equations (GEE) and random effects (subject‐specific) models offer two possible ways to overcome these effects. For this study, standard logistic, marginal logistic based on the GEE approach, and random logistic regression models were fitted and compared. In addition, four model evaluation statistics were calculated by means of K ‐fold cross‐valuation. They include the mean prediction error, the mean absolute prediction error, the variance of prediction error, and the mean square error. Results from this study suggest that the random effects model produced the smallest evaluation statistics among the three models. Although marginal logistic regression accommodated for correlations between observations, it did not provide noticeable improvements of model performance compared to the standard logistic regression model that assumed impendence. This study indicates that the random effects model was able to increase the overall accuracy of mortality modeling. Moreover, it was able to ascertain correlation derived from the hierarchal data structure as well as serial correlation generated through repeated measurements.

    Consulter sur onlinelibrary.wiley.com
  • Qu, R., Liu, G., Yue, M., Wang, G., Peng, C., Wang, K., & Gao, X. (2023). Soil temperature, microbial biomass and enzyme activity are the critical factors affecting soil respiration in different soil layers in Ziwuling Mountains, China. Frontiers in Microbiology, 14, 1105723. https://doi.org/10.3389/fmicb.2023.1105723

    Soil microorganisms are critical biological indicators for evaluating soil health and play a vital role in carbon (C)-climate feedback. In recent years, the accuracy of models in terms of predicting soil C pools has been improved by considering the involvement of microbes in the decomposition process in ecosystem models, but the parameter values of these models have been assumed by researchers without combining observed data with the models and without calibrating the microbial decomposition models. Here, we conducted an observational experiment from April 2021 to July 2022 in the Ziwuling Mountains, Loess Plateau, China, to explore the main influencing factors of soil respiration (R S ) and determine which parameters can be incorporated into microbial decomposition models. The results showed that the R S rate is significantly correlated with soil temperature (T S ) and moisture (M S ), indicating that T S increases soil C loss. We attributed the non-significant correlation between R S and soil microbial biomass carbon (MBC) to variations in microbial use efficiency, which mitigated ecosystem C loss by reducing the ability of microorganisms to decompose organic resources at high temperatures. The structural equation modeling (SEM) results demonstrated that T S , microbial biomass, and enzyme activity are crucial factors affecting soil microbial activity. Our study revealed the relations between T S , microbial biomass, enzyme activity, and R S , which had important scientific implications for constructing microbial decomposition models that predict soil microbial activity under climate change in the future. To better understand the relationship between soil dynamics and C emissions, it will be necessary to incorporate climate data as well as R S and microbial parameters into microbial decomposition models, which will be important for soil conservation and reducing soil C loss in the Loess Plateau.

    Consulter sur www.frontiersin.org
  • Liu, Z., Peng, C., MacLean, D. A., De Grandpré, L., Candau, J.-N., & Kneeshaw, D. (2022). Evaluating and quantifying the effect of various spruce budworm intervention strategies on forest carbon dynamics in Atlantic Canada. Forest Ecosystems, 9, 100052. https://doi.org/10.1016/j.fecs.2022.100052
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Zhang, J., Deng, L., Jiang, H., Peng, C., Huang, C., Zhang, M., & Zhang, X. (2021). The effects of elevated CO2, elevated O3, elevated temperature, and drought on plant leaf gas exchanges: a global meta-analysis of experimental studies. Environmental Science and Pollution Research, 28(12), 15274–15289. https://doi.org/10.1007/s11356-020-11728-6
    Consulter sur link.springer.com
  • Guo, X., Peng, C., Li, T., Huang, J., Song, H., Zhu, Q., & Wang, M. (2021). The Effects of Drought and Re-Watering on Non-Structural Carbohydrates of Pinus tabulaeformis Seedlings. Biology, 10(4), 281. https://doi.org/10.3390/biology10040281

    Intense and frequent drought events strongly affect plant survival. Non-structural carbohydrates (NSCs) are important “buffers” to maintain plant functions under drought conditions. We conducted a drought manipulation experiment using three-year-old Pinus tabulaeformis Carr. seedlings. The seedlings were first treated under different drought intensities (i.e., no irrigation, severe, and moderate) for 50 days, and then they were re-watered for 25 days to explore the dynamics of NSCs in the leaves, twigs, stems, and roots. The results showed that the no irrigation and severe drought treatments significantly reduced photosynthetic rate by 93.9% and 32.6% for 30 days, respectively, leading to the depletion of the starch storage for hydraulic repair, osmotic adjustment, and plant metabolism. The seedlings under moderate drought condition also exhibited starch storage consumption in leaves and twigs. After re-watering, the reduced photosynthetic rate recovered to the control level within five days in the severe drought group but showed no sign of recovery in the no irrigation group. The seedlings under the severe and moderate drought conditions tended to invest newly fixed C to starch storage and hydraulic repair instead of growth due to the “drought legacy effect”. Our findings suggest the depletion and recovery of starch storage are important strategies for P. tabulaeformis seedlings, and they may play key roles in plant resistance and resilience under environmental stress.

    Consulter sur www.mdpi.com
  • Liu, Q., Peng, C., Schneider, R., Cyr, D., Liu, Z., Zhou, X., & Kneeshaw, D. (2021). TRIPLEX-Mortality model for simulating drought-induced tree mortality in boreal forests: Model development and evaluation. Ecological Modelling, 455, 109652. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2021.109652
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Li, T., Peng, C., Bu, Z., Zhu, Q., Song, H., Guo, X., & Wang, M. (2021). Woody plants reduce the sensitivity of soil extracellular enzyme activity to nutrient enrichment in wetlands: A meta-analysis. Soil Biology and Biochemistry, 159, 108280. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2021.108280
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Liu, C., Xiang, W., Xie, B., Ouyang, S., Zeng, Y., Lei, P., & Peng, C. (2021). Decoupling the Complementarity Effect and the Selection Effect on the Overyielding of Fine Root Production Along a Tree Species Richness Gradient in Subtropical Forests. Ecosystems, 24(3), 613–627. https://doi.org/10.1007/s10021-020-00538-z
    Consulter sur link.springer.com
  • Wu, F., Peng, C., Liu, W., Liu, Z., Wang, H., Chen, D., & Li, Y. (2021). Effects of Nitrogen Additions on Soil Respiration in an Asian Tropical Montane Rainforest. Forests, 12(6), 802. https://doi.org/10.3390/f12060802

    Understanding the impacts of nitrogen (N) addition on soil respiration (RS) and its temperature sensitivity (Q10) in tropical forests is very important for the global carbon cycle in a changing environment. Here, we investigated how RS respond to N addition in a tropical montane rainforest in Southern China. Four levels of N treatments (0, 25, 50, and 100 kg N ha−1 a−1 as control (CK), low N (N25), moderate N (N50), and high N (N100), respectively) were established in September 2010. Based on a static chamber-gas chromatography method, RS was measured from January 2015 to December 2018. RS exhibited significant seasonal variability, with low RS rates appeared in the dry season and high rates appeared in the wet season regardless of treatment. RS was significantly related to the measured soil temperature and moisture. Our results showed that soil RS increased after N additions, the mean annual RS was 7% higher in N25 plots, 8% higher in N50 plots, and 11% higher in N100 plots than that in the CK plots. However, the overall impacts of N additions on RS were statistically insignificant. For the entire study period, the CK, N25, N50, and N100 treatments yielded Q10 values of 2.27, 3.45, 4.11, and 2.94, respectively. N addition increased the temperature sensitivity (Q10) of RS. Our results suggest that increasing atmospheric N deposition may have a large impact on the stimulation of soil CO2 emissions from tropical rainforests in China.

    Consulter sur www.mdpi.com
  • Liu, Y., Zhu, G., Hai, X., Li, J., Shangguan, Z., Peng, C., & Deng, L. (2020). Long-term forest succession improves plant diversity and soil quality but not significantly increase soil microbial diversity: Evidence from the Loess Plateau. Ecological Engineering, 142, 105631. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2019.105631
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Liu, W., Hou, Y., Liu, W., Yang, M., Yan, Y., Peng, C., & Yu, Z. (2020). Global estimation of the climate change impact of logging residue utilization for biofuels. Forest Ecology and Management, 462, 118000. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118000
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Auteur·e·s

  • Blanchet, Jean-Pierre (1)
  • Peng, Changhui (426)

Type de ressource

  • Article de colloque (1)
  • Article de revue (435)
  • Livre (1)

Année de publication

  • Entre 1900 et 1999 (6)
    • Entre 1990 et 1999 (6)
      • 1997 (1)
      • 1998 (2)
      • 1999 (3)
  • Entre 2000 et 2025 (431)
    • Entre 2000 et 2009 (51)
      • 2000 (3)
      • 2001 (3)
      • 2002 (7)
      • 2003 (3)
      • 2004 (2)
      • 2005 (3)
      • 2006 (5)
      • 2007 (7)
      • 2008 (8)
      • 2009 (10)
    • Entre 2010 et 2019 (218)
      • 2010 (6)
      • 2011 (26)
      • 2012 (14)
      • 2013 (22)
      • 2014 (27)
      • 2015 (13)
      • 2016 (23)
      • 2017 (18)
      • 2018 (27)
      • 2019 (42)
    • Entre 2020 et 2025 (162)
      • 2020 (31)
      • 2021 (42)
      • 2022 (34)
      • 2023 (35)
      • 2024 (20)

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