MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1819426174 · doi:10.1029/2011gl047339

Does earlier snowmelt lead to greater CO <sub>2</sub> sequestration in two low Arctic tundra ecosystems?

2011· article· en· W1819426174 sur OpenAlexaffabout
Elyn Humphreys, Peter M. Lafleur

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensTrent UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraSnowmeltEnvironmental scienceArcticEcosystemSnowGrowing seasonOverwinteringTerrestrial ecosystemAtmospheric sciencesEddy covarianceClimatologyPhysical geographyEcologyGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some studies have reported that spring warming and earlier snowmelt leads to increased CO 2 sequestration in Arctic terrestrial ecosystems. We measured tundra‐atmosphere CO 2 exchange via eddy covariance at two low Arctic sites (mixed upland tundra and sedge fen) in central Canada over multiple snow‐free periods to assess this hypothesis. Both sites were net sinks for atmospheric CO 2 in all years (2004–2010), but with high interannual variability. Despite a large range in snowmelt date (30 days), we did not find a statistically significant correlation between seasonal accumulated net ecosystem production (NEP) and snowmelt for either site. Although many factors can influence seasonal total NEP, our analysis shows that annual variations in photosynthetic capacity, likely driven by changes in leaf area, is a dominating control at these Arctic sites. At the upland tundra site, protection of overwintering buds by a longer duration of deep snow appears to be linked to greater photosynthetic capacity and NEP. Whereas at the fen site, sedge growth benefits from earlier snowmelt resulting in a strong correlation with early season NEP and an increase in total study period NEP with increasing growing degree days. These results highlight the complexity of interannual variation in ecosystem CO 2 exchange in Arctic tundra and suggest that snowmelt date alone cannot predict seasonal, or annual, NEP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207