PHYSIOLOGICAL MODELS FOR SCALING PLOT MEASUREMENTS OF CO<sub>2</sub>FLUX ACROSS AN ARCTIC TUNDRA LANDSCAPE
Notice bibliographique
Résumé
Regional estimates of arctic ecosystem CO2 exchange are required because of the large soil carbon stocks located in arctic regions, the potentially large global-scale feedbacks associated with climate-change-induced alterations in arctic ecosystem C sequestration, and the substantial small-scale (1–10 m2) heterogeneity of arctic vegetation and hydrology. Because the majority of CO2 flux data for arctic ecosystems are derived from plot-scale studies, a scaling routine that can provide reliable estimates of regional CO2 flux is required. This study combined data collected from chamber measurements of CO2 exchange, meteorology, hydrology, and surface reflectance with simple physiological models to quantify the diurnal and seasonal dynamics of whole-ecosystem respiration (R), gross primary production (GPP), and net CO2 exchange (F) of wet- and moist-sedge tundra ecosystems of arctic Alaska. Diurnal fluctuations in R were expressed as exponential functions of air temperature, whereas diurnal fluctuations in GPP were described as hyperbolic functions of diurnal photosynthetic photon flux density (PPFD). Daily integrated rates of R were expressed as an exponential function of average daily water table depth and temperature, whereas daily fluctuations in GPP were described as a hyperbolic function of average daily PPFD and a sigmoidal function of the normalized difference vegetation index (NDVI) calculated from satellite imagery. These models described, on average, 75–97% of the variance in diurnal R and GPP, and 78–95% of the variance in total daily R and GPP. Model results suggest that diurnal F can be reliably predicted from meteorology (radiation and temperature), but over seasonal time scales, information on hydrology and phenology is required to constrain the response of GPP and R to variations in temperature and radiation. Using these physiological relationships and information about the spatial variance in surface features across the landscape, measurements of CO2 exchange in 0.5-m2 plots were extrapolated to the hectare scale. Compared to direct measurements of hectare-scale F made using eddy covariance, the scaled estimate of seasonally integrated F was within 20% of the observed value. With a minimum of input data, these models allowed plot measurements of arctic ecosystem CO2 exchange to be confidently scaled in space and time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».