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Enregistrement W2095642517 · doi:10.1111/j.1365-2486.2006.01184.x

Ecosystem CO<sub>2</sub> production during winter in a Swedish subarctic region: the relative importance of climate and vegetation type

2006· article· en· W2095642517 sur OpenAlexaff
Paul Grogan, Sven Jonasson

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraSubarctic climateEnvironmental scienceEcosystemSnowmeltVegetation (pathology)SnowGrowing seasonAtmospheric sciencesEcosystem respirationClimate changeTaigaVegetation typeBorealSoil respirationCarbon cycleEcologyPrimary productionShrubGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract General circulation models consistently predict that regional warming will be most rapid in the Arctic, that this warming will be predominantly in the winter season, and that it will often be accompanied by increasing snowfall. Paradoxically, despite the strong cold season emphasis in these predictions, we know relatively little about the plot and landscape‐level controls on tundra biogeochemical cycling in wintertime as compared to summertime. We investigated the relative influence of vegetation type and climate on CO 2 production rates and total wintertime CO 2 release in the Scandinavian subarctic. Ecosystem respiration rates and a wide range of associated environmental and substrate pool size variables were measured in the two most common vegetation types of the region (birch understorey and heath tundra) at four paired sites along a 50 km transect through a strong snow depth gradient in northern Sweden. Both climate and vegetation type were strong interactive controls on ecosystem CO 2 production rates during winter. Of all variables tested, soil temperature explained by far the largest amount of variation in respiration rates (41–75%). Our results indicate that vegetation type only exerted an influence on respiration when snow depth was below a certain threshold (∼1 m). Thus, tall vegetation that enhanced snow accumulation within that threshold resulted in more effective thermal insulation from severe air temperatures, thereby significantly increasing respiratory activity. At the end of winter, within several days of snowmelt, gross ecosystem photosynthesis rates were of a similar magnitude to ecosystem respiration, resulting in significant net carbon gain in some instances. Finally, climate and vegetation type were also strong interactive controls on total wintertime respiration, suggesting that spatial variations in maximum snowdepth may be a primary determinant of regional patterns of wintertime CO 2 release. Together, our results have important implications for predictions of how the distribution of tundra vegetation types and the carbon balances of arctic ecosystems will respond to climate change during winter because they indicate a threshold (∼1 m) above which there would be little effect of increased snow accumulation on wintertime biogeochemical cycling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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