Net ecosystem exchange of <scp>CO</scp><sub>2</sub> with rapidly changing high Arctic landscapes
Notice bibliographique
Résumé
High Arctic landscapes are expansive and changing rapidly. However, our understanding of their functional responses and potential to mitigate or enhance anthropogenic climate change is limited by few measurements. We collected eddy covariance measurements to quantify the net ecosystem exchange (NEE) of CO2 with polar semidesert and meadow wetland landscapes at the highest latitude location measured to date (82°N). We coupled these rare data with ground and satellite vegetation production measurements (Normalized Difference Vegetation Index; NDVI) to evaluate the effectiveness of upscaling local to regional NEE. During the growing season, the dry polar semidesert landscape was a near-zero sink of atmospheric CO2 (NEE: -0.3 ± 13.5 g C m(-2) ). A nearby meadow wetland accumulated over 300 times more carbon (NEE: -79.3 ± 20.0 g C m(-2) ) than the polar semidesert landscape, and was similar to meadow wetland NEE at much more southerly latitudes. Polar semidesert NEE was most influenced by moisture, with wetter surface soils resulting in greater soil respiration and CO2 emissions. At the meadow wetland, soil heating enhanced plant growth, which in turn increased CO2 uptake. Our upscaling assessment found that polar semidesert NDVI measured on-site was low (mean: 0.120-0.157) and similar to satellite measurements (mean: 0.155-0.163). However, weak plant growth resulted in poor satellite NDVI-NEE relationships and created challenges for remotely detecting changes in the cycling of carbon on the polar semidesert landscape. The meadow wetland appeared more suitable to assess plant production and NEE via remote sensing; however, high Arctic wetland extent is constrained by topography to small areas that may be difficult to resolve with large satellite pixels. We predict that until summer precipitation and humidity increases enough to offset poor soil moisture retention, climate-related changes to productivity on polar semideserts may be restricted.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».