“A new framework for evaluating estimates of symbiotic nitrogen fixation in forests”

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Joy B. Winbourne, Matt T. Harrison, Ben W. Sullivan, Silvia Alvarez-Clare, Silvia R. Lins, Luiz Martinelli, Megan Nasto, Daniel Piotto, Samir Rolim, Michelle Wong, and Stephen Porder (Nov 2018)

The DOI will be https://dx.doi.org/10.1086/699828

Rates of symbiotic nitrogen fixation are more uncertain than previously believed, shown with field data and simulations

Left, Dr. Megan Nasto holding a root nodule from Pentaclethra macroloba, representing a rare but high N fix soil core. Right, a rare but high N fix nodule found in secondary forest of Bahia, Brazil.
(Credit: Benjamin W. Sullivan)

Abstract

Symbiotic nitrogen fixation (SNF) makes atmospheric nitrogen biologically available and regulates carbon storage in many terrestrial ecosystems. Despite its global importance, estimates of SNF rates are highly uncertain, particularly in tropical forests where rates are assumed to be high. Here we provide a framework for evaluating the uncertainty of sample-based SNF estimates and discuss its implications for quantifying SNF and thus understanding of forest function. We apply this framework to field datasets from six lowland tropical rainforests (mature and secondary) in Brazil and Costa Rica. We use this dataset to estimate parameters influencing SNF estimation error, notably the root nodule abundance and variation in SNF rates among soil cores containing root nodules. We then use simulations to gauge the relationship between sampling effort and SNF estimation accuracy for a combination of parameters. Field data illuminate a highly right skewed log-normal distribution of SNF rates among soil cores containing root nodules which were rare and spanned five orders of magnitude. Consequently, simulations demonstrated that sample sizes of hundreds to even thousands of soil cores are needed to obtain estimates of SNF that are within, for example, a factor of 2 of the actual rate with 75% probability. This represents sample sizes that are larger than most studies to date. As a result of this previously undescribed uncertainty, we suggest current estimates of SNF in tropical forests are not sufficiently constrained to elucidate forest stand-level controls of SNF, which hinders our understanding of the impact of SNF on tropical forest ecosystem processes.

Uma nova abordagem para avaliar as estimativas de fixação simbiótica de nitrogênio em florestas

A fixação simbiótica de nitrogênio (FSN) torna o nitrogênio atmosférico biologicamente disponível e regula o armazenamento de carbono em muitos ecossistemas terrestres. Apesar da sua importância global, as estimativas de taxas de FSN ainda são muito incertas, principalmente em florestas tropicais, onde presume-se que as taxas sejam altas. O presente estudo avalia as incertezas nas estimativas de FSN baseadas em coleta de amostras e discute as implicações desses resultados na quantificação de FSN, com intuito de melhorar o entendimento sobre o funcionamento das florestas tropicais. Esse esquema de avaliação de incerteza foi aplicado a um conjunto de dados oriundos de seis florestas tropicais de terras baixas (maduras e secundárias) localizadas no Brasil e na Costa Rica. Usamos esse conjunto de dados para estimar os parâmetros que influenciam o erro da estimativa de FSN, principalmente a abundância de nódulos radiculares e variação nas taxas de FSN. Em seguida, calculamos através de simulações a relação entre o esforço de amostragem e a precisão da estimativa de FSN. Os dados de campo evidenciam uma distribuição log-normal com alta assimetria à direita das taxas de FSN nas amostras de solo contendo nódulos de raiz, os quais foram raros. Consequentemente, as simulações demonstraram que são necessárias centenas ou até mesmo milhares de amostras para se obter estimativas de FSN que tenham, por exemplo, 75% de probabilidade de distar da taxa verdadeira 2 vezes ou menos. Esse número é muito maior do que o usado na maioria dos estudos já publicados. Sugerimos que estimativas atuais de FSN em florestas tropicais são muito incertas para elucidar os controles de FSN em nível de parcelas amostrais, dificultando nossa compreensão do impacto da FSN nos processos ecossistêmicos das florestas tropicais.