Sotto cambiamento, condizioni climatiche sempre più dinamiche, si prevede che i suoli temperati sperimenteranno un alto grado di variabilità nelle condizioni di umidità a causa di periodi di siccità e/o inondazioni. Questi cambiamenti periodici tra condizioni ben drenate e impregnate d'acqua hanno il potenziale per migliorare il ciclo del carbonio da parte dei microbi e influenzare la qualità del suolo e le emissioni di gas serra derivanti dal terreno.

In uno studio pubblicato di recente su Diario della zona di Vadose , i ricercatori hanno sottoposto una colonna di terreno a periodi controllati di ristagno idrico rispetto a drenaggio. Il team ha dimostrato che la saturazione dinamica dell'acqua ha portato a impulsi pronunciati di emissioni di anidride carbonica e un maggiore esaurimento del carbonio organico del suolo alla profondità esposta alla fluttuazione della saturazione dell'acqua. La ricerca è stata condotta in un nuovo setup sperimentale, in cui le condizioni di saturazione dell'acqua sperimentate dalla colonna di suolo sono state manipolate durante il monitoraggio del contenuto di ossigeno, potenziale redox e composizione dell'acqua interstiziale.

Sorprendentemente, la regione di profondità delle colonne di suolo esposte al ristagno dinamico ha sviluppato una biomassa microbica inferiore rispetto alle condizioni statiche, ma questi microbi rimanenti hanno mostrato un'attività più elevata. Contrariamente ai risultati attesi, condizioni di ristagno dinamico non hanno portato a una maggiore diversità della comunità microbica.

La capacità di comprendere i fattori che controllano il ciclo dei nutrienti e del carbonio in condizioni ambientali dinamiche può essere ottenuta applicando nuove tecniche sperimentali come queste. I risultati suggeriscono che l'aumento del ciclo del carbonio in condizioni di ristagno dinamico è guidato da un più attivo, e non una più abbondante o compositivamente più diversificata, comunità microbica. In definitiva, questi effetti del ristagno dinamico possono essere incorporati in modelli predittivi su scala globale per migliorare le nostre capacità predittive della risposta della biosfera ai cambiamenti ambientali.