Carbon accumulation and sequestration of lakes in China during the Holocene
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the responses of lake systems to past climate change and human activity is critical for assessing and predicting the fate of lake carbon (C) in the future. In this study, we synthesized records of the sediment accumulation from 82 lakes and of C sequestration from 58 lakes with direct organic C measurements throughout China. We also identified the controlling factors of the long-term sediment and C accumulation dynamics in these lakes during the past 12 ka (1 ka = 1000 cal yr BP). Our results indicated an overall increasing trend of sediment and C accumulation since 12 ka, with an accumulation peak in the last couple of millennia for lakes in China, corresponding to terrestrial organic matter input due to land-use change. The Holocene lake sediment accumulation rate (SAR) and C accumulation rate (CAR) averaged (mean ± SE) 0.47 ± 0.05 mm yr(-1) and 7.7 ± 1.4 g C m(-2) yr(-1) in China, respectively, comparable to the previous estimates for boreal and temperate regions. The SAR for lakes in the East Plain of subtropical China (1.05 ± 0.28 mm yr(-1) ) was higher than those in other regions (P < 0.05). However, CAR did not vary significantly among regions. Overall, the variability and history of climate and anthropogenic interference regulated the temporal and spatial dynamics of sediment and C sequestration for lakes in China. We estimated the total amount of C burial in lakes of China as 8.0 ± 1.0 Pg C. This first estimation of total C storage and dynamics in lakes of China confirms the importance of lakes in land C budget in monsoon-influenced regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».