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Enregistrement W2099008009 · doi:10.1029/2004gb002351

A comparison of methane flux in a boreal landscape between a dry and a wet year

2005· article· en· W2099008009 sur OpenAlexafffundabout
Jill L. Bubier, Tim R. Moore, K. E. Savage, Patrick Crill

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityYork UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEnvironmental sciencePermafrostFlux (metallurgy)WetlandBorealSoil waterTaigaAtmospheric sciencesAtmosphere (unit)Spatial variabilityLand coverPrecipitationHydrology (agriculture)Physical geographyGeologySoil scienceOceanographyGeographyEcologyLand useForestryChemistryMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used field measurements of methane (CH 4 ) flux from upland and wetland soils in the Northern Study Area (NSA) of BOREAS (BOReal Ecosystem‐Atmosphere Study), near Thompson, Manitoba, during the summers of 1994 and 1996 to estimate the overall CH 4 emission from a 1350 km 2 landscape. June–September 1994 and 1996 were both drier and warmer than normal, but summer 1996 received 68 mm more precipitation than 1994, a 40% increase, and had a mean daily air temperature 0.6°C warmer than 1994. Upland soils consumed CH 4 at rates from 0 to 1.0 mg m −2 d −1 , with small spatial and temporal variations between years, and a weak dependence on soil temperature. In contrast, wetlands emitted CH 4 at seasonal average rates ranging from 10 to 350 mg CH 4 m −2 d −1 , with high spatial and temporal variability, and increased an average of 60% during the wetter and warmer 1996. We used Landsat imagery, supervised classification, and ground truthing to scale point CH 4 fluxes (<1 m 2 ) to the landscape (>1000 km 2 ). We performed a sensitivity analysis for error terms in both areal coverage and CH 4 flux, showing that the small areas of high CH 4 emission (e.g., small ponds, graminoid fens, and permafrost collapse margins) contribute the largest uncertainty in both flux measurements and mapping. Although wetlands cover less than 30% of the landscape, areally extrapolated CH 4 flux for the NSA increased by 61% from 10 to16 mg CH 4 m −2 d −1 between years, entirely attributed to the increase in wetland CH 4 emission. We conclude that CH 4 fluxes will tend to be underestimated in areas where much of the landscape is covered by wetlands. This is due to the large spatial and temporal variability encountered in chamber‐based measurements of wetland CH 4 fluxes, strong sensitivity of wetland CH 4 emission to small changes in climate, and because most remote sensing images do not adequately identify small areas of high CH 4 flux.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,373

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations146
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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