Woody debris along an upland chronosequence in boreal Manitoba and its impact on long-term carbon storage
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the role of fire-killed woody debris as a source of soil carbon in black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) stands in Manitoba, Canada. We measured the amount of standing dead and downed woody debris along an upland chronosequence, including wood partially and completely covered by moss growth. Such woody debris is rarely included in measurement protocols and composed up to 26% of the total amount of woody debris in older stands, suggesting that it is important to measure all types of woody debris in ecosystems where burial by organic matter is possible. Based on these data and existing net primary production (NPP) values, we used a mass-balance model to assess the potential impact of fire-killed wood on long-term carbon storage at this site. The amount of carbon stored in deeper soil organic layers, which persists over millennia, was used to represent this long-term carbon. We estimate that between 10% and 60% of the deep-soil carbon is derived from wood biomass. Sensitivity analyses suggest that this estimate is most affected by the fire return interval, decay rate of wood, amount of NPP, and decay rate of the char (postfire) carbon pool. Landscape variations in these terms could account for large differences in deep-soil carbon. The model was less sensitive to fire consumption rates and to rates at which standing dead becomes woody debris. All model runs, however, suggest that woody debris plays an important role in long-term carbon storage for this area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».