Project

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The numerical subsoil: understanding how land management affects the subsoil microbiome to improve numerical simulations of coupled carbon-nitrogen cycles in soils

Applicant Van de Broek Marijn
Number 193617
Funding scheme Ambizione
Research institution Institut für Agrarwissenschaften ETH Zürich
Institution of higher education ETH Zurich - ETHZ
Main discipline Pedology
Start/End 01.10.2020 - 30.09.2024
Approved amount 860'359.00
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All Disciplines (2)

Discipline
Pedology
Agricultural and Forestry Sciences

Keywords (8)

Soil microbiome; Agricultural soils; Soil biogeochemistry; Soil nitrogen; Subsoil; Tropics; Soil organic carbon; Soil modelling

Lay Summary (German)

Lead
Der Mensch hat den globalen Kohlenstoffkreislauf in den letzten Jahrtausenden stark verändert und dabei die Umwandlung von organischem Kohlenstoff im Boden zu Kohlendioxid angekurbelt. Die Umwandlung von Waldflächen zu Ackerland hat dabei eine massgebliche Rolle gespielt. Der Einsatz von Dünger in der Landwirtschaft hat wiederum zu einer Freisetzung von Lachgas, einem anderen Treibhausgas, geführt. Da Bodenmikroorganismen sowohl den Aufbau der organischen Bodensubstanz wie auch deren Abbau und Umwandlung in Treibhausgase massgeblich beeinflusst, ist es wichtig zu verstehen wie Landnutzungsänderungen und Bewirtschaftung die mikrobiellen Bodengemeinschaften beeinflussen.
Lay summary

Das Projekt wird (i) den Einfluss von Nährstoffeinsatz in der Landwirtschaft und Erneuerung von Waldflächen auf die Zusammensetzung des Bodenmikrobioms messen, (ii) ein neues Modell mit welchem die Struktur des Bodenmikrobioms mit der Dynamik von Kohlen- und Stickstoff-Flüssen verknüpft werden kann entwickeln, und (iii) dieses Modell einsetzen um den Einfluss des Bodenmikrobioms auf die Veränderung des organischen Kohlenstoffgehaltes entlang des Bodenprofils zu quantifizieren.

Ein besseres Verständnis wie die Erneuerung von Waldflächen und der Einsatz von Nährstoffen in der Landwirtschaft das Bodenmikrobiom und folglich den Kohlen- und Stickstoffkreislauf beeinflussen, wird helfen faktenbasierte Empfehlungen zu formulieren, um landwirtschaftliche Anbausysteme nachhaltig zu verändern und die Modelle welche solche Bodenprozesse simulieren zu verbessern.

Direct link to Lay Summary Last update: 04.09.2020

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Abstract

Soils are the largest terrestrial carbon (C) reservoir and thus relative small losses of soil organic carbon (SOC) have large implications for the global climate, because mineralised SOC is converted to CO2 by microorganisms. However, there are important gaps in our current understanding of soil organic matter (SOM) cycling, including how soil management affects the soil microbial community, and how this should be represented in models of SOM dynamics. Furthermore, most knowledge has been derived from research conducted in top 30 cm of soils in temperate climates, leaving the subsoil and tropical climates understudied. Therefore, this project aims, through the integration of experimental work and modelling, to elucidate and quantify how agricultural practices (nutrient management) and land use change (forest recovery) affect the structure of the soil microbiome down to 1 m depth, and how this, in turn, affects SOM dynamics in a temperate and tropical ecosystem. A first task will be to collect soil depth profiles at long-term agricultural field experiments and forest recovery chronosequences in temperate (Switzerland) and tropical (Kenya) climates. These soils will be analysed using a combination of well-established techniques and state-of-the-art methodologies, such as metabarcoding and metagenomics, to discern how microbial communities are affected by management and land use change along the soil profile. Lastly, a novel model will be developed by combining a depth-explicit SOC model with a model simulating plant - microbe - organic matter (OM) interactions. The new model meets two recently proposed ways forward to improve ecosystem models: (i) the inclusion of the effect of the microbial community structure on plant N uptake and SOM dynamics and (ii) the improvement of the simulation of subsoil OM dynamics. The proposed project will lead to key insights in how soil disturbance affects the structure and metabolic potential of the soil microbiome along the soil depth profile, and how this affects SOM dynamics in temperate and tropical climates. Thus, the project will enable the formulation of recommendations on how to represent the microbial community in SOM models to make robust future predictions of changes in SOM stocks upon soil disturbance.
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