Seasonal ice and hydrologic controls on dissolved organic carbon and nitrogen concentrations in a boreal‐rich fen
Notice bibliographique
Résumé
Boreal wetland carbon cycling is vulnerable to climate change in part because hydrology and the extent of frozen ground have strong influences on plant and microbial functions. We examined the response of dissolved organic carbon (DOC) and total dissolved nitrogen (TDN) across an experimental manipulation of water table position (both raised and lowered water table treatments) in a boreal‐rich fen in interior Alaska. DOC and TDN responses to water table manipulation exhibited an interaction with seasonal ice dynamics. We observed consistently higher DOC and TDN concentrations in the lowered water table treatment (71.7 ± 6.5 and 3.0 ± 0.3 mg−L) than in both the control (55.6 ± 5.1 and 2.3 ± 0.2 mg−L) and raised (49.1 ± 4.3 and 1.9 ± 0.1 mg L−1, respectively) water table treatments. Across all plots, pore water DOC concentrations at 20 cm increased as the depth to water table increased (R2 = 0.43, p < 0.001). DOC concentrations also increased as the seasonal thaw depth increased, with solutes increasing most rapidly in the drained plot (R2 = 0.62, p < 0.001). About half of the TDN pool was composed of dissolved organic N (DON). Inorganic N and DON were both highly correlated with changes in DOC, and their respective constraints to mineralization are discussed. These results demonstrate that a declining water table position and dryer conditions affect thaw depth and peat temperatures, and interactions among these ecosystem properties will likely increase DOC and TDN loading and potential for export in these systems.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».