Sensitivity of catchment‐aggregated estimates of soil carbon dioxide efflux to topography under different climatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Soil respiration (Rs) is an important component of regional carbon budgets in forested landscapes. Within a sugar maple forest on the Algoma Highlands of the Canadian Shield, mosaics of topographic features create gradients in environmental conditions and carbon pools that influence the pattern of Rs within the region. The sensitivity of catchment‐aggregated Rs (CAR) to different spatial partitioning schemes of the landscape under different climate scenarios was examined in two contrasting catchments: one dominated by uplands (C35); the other containing uplands, critical transition zones (transiently saturated areas in isolated depressions or adjacent to wetlands, streams and lakes) and wetlands. CAR was estimated using a six topographic feature representation of the catchments including crest, backslope, footslope, toeslope, inner and outer wetland. CAR was underestimated (−7.4%) or overestimated (30.8%) if coarser spatial partitions were used, but the amount of error differed between catchments and with climatic conditions. A single feature (upland) partitioning scheme performed poorly under all climatic conditions (warm‐wet, warm‐dry, cool‐wet and cool‐dry). A two feature (upland and wetland) partitioning scheme showed improvement, but a partitioning scheme with a minimum of three features (upland, transition and wetland) was needed for accurate estimates of CAR in topographically varying catchments. The critical transition zone had the highest rates of Rs under all climate scenarios, and the critical transition zone and wetland became increasingly larger contributors to CAR under warmer and drier conditions. These observations point to the importance of accounting for the differential contribution of topographic features to Rs in carbon budget models. Failure to do so may lead to inaccurate estimates of landscape‐scale Rs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».