Carbon accumulation of tropical peatlands over millennia: a modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Tropical peatlands cover an estimated 440,000 km2 (~10% of global peatland area) and are significant in the global carbon cycle by storing about 40-90 Gt C in peat. Over the past several decades, tropical peatlands have experienced high rates of deforestation and conversion, which is often associated with lowering the water table and peat burning, releasing large amounts of carbon stored in peat to the atmosphere. We present the first model of long-term carbon accumulation in tropical peatlands by modifying the Holocene Peat Model (HPM), which has been successfully applied to northern temperate peatlands. Tropical HPM (HPMTrop) is a one-dimensional, nonlinear, dynamic model with a monthly time step that simulates peat mass remaining in annual peat cohorts over millennia as a balance between monthly vegetation inputs (litter) and monthly decomposition. Key model parameters were based on published data on vegetation characteristics, including net primary production partitioned into leaves, wood, and roots; and initial litter decomposition rates. HPMTrop outputs are generally consistent with field observations from Indonesia. Simulated long-term carbon accumulation rates for 11,000-year-old inland, and 5000-year-old coastal peatlands were about 0.3 and 0.59 Mg C ha(-1) yr(-1), and the resulting peat carbon stocks at the end of the 11,000-year and 5000-year simulations were 3300 and 2900 Mg C ha(-1), respectively. The simulated carbon loss caused by coastal peat swamp forest conversion into oil palm plantation with periodic burning was 1400 Mg C ha(-1) over 100 years, which is equivalent to ~2900 years of C accumulation in a hectare of coastal peatlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».