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Enregistrement W2129214137 · doi:10.1046/j.1365-2486.2000.06022.x

Arctic and boreal ecosystems of western North America as components of the climate system

2000· article· en· W2129214137 sur OpenAlexaff
F. Stuart Chapin, A. D. McGuire, J. T. Randerson, R. A. Pielke, Dennis Baldocchi, Sarah E. Hobbie, Nigel T. Roulet, Werner Eugster, Eric S. Kasischke, Edward B. Rastetter, S. A. Zimov, Steven W. Running

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraTaigaEnvironmental scienceBorealBiomeAlbedo (alchemy)Boreal ecosystemArcticEvapotranspirationClimatologyClimate changeEcosystemSensible heatThermokarstGlobal warmingEcologyPhysical geographyAtmospheric sciencesGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Synthesis of results from several Arctic and boreal research programmes provides evidence for the strong role of high‐latitude ecosystems in the climate system. Average surface air temperature has increased 0.3 °C per decade during the twentieth century in the western North American Arctic and boreal forest zones. Precipitation has also increased, but changes in soil moisture are uncertain. Disturbance rates have increased in the boreal forest; for example, there has been a doubling of the area burned in North America in the past 20 years. The disturbance regime in tundra may not have changed. Tundra has a 3–6‐fold higher winter albedo than boreal forest, but summer albedo and energy partitioning differ more strongly among ecosystems within either tundra or boreal forest than between these two biomes. This indicates a need to improve our understanding of vegetation dynamics within, as well as between, biomes. If regional surface warming were to continue, changes in albedo and energy absorption would likely act as a positive feedback to regional warming due to earlier melting of snow and, over the long term, the northward movement of treeline. Surface drying and a change in dominance from mosses to vascular plants would also enhance sensible heat flux and regional warming in tundra. In the boreal forest of western North America, deciduous forests have twice the albedo of conifer forests in both winter and summer, 50–80% higher evapotranspiration, and therefore only 30–50% of the sensible heat flux of conifers in summer. Therefore, a warming‐induced increase in fire frequency that increased the proportion of deciduous forests in the landscape, would act as a negative feedback to regional warming. Changes in thermokarst and the aerial extent of wetlands, lakes, and ponds would alter high‐latitude methane flux. There is currently a wide discrepancy among estimates of the size and direction of CO2flux between high‐latitude ecosystems and the atmosphere. These discrepancies relate more strongly to the approach and assumptions for extrapolation than to inconsistencies in the underlying data. Inverse modelling from atmospheric CO2concentrations suggests that high latitudes are neutral or net sinks for atmospheric CO2, whereas field measurements suggest that high latitudes are neutral or a net CO2source. Both approaches rely on assumptions that are difficult to verify. The most parsimonious explanation of the available data is that drying in tundra and disturbance in boreal forest enhance CO2efflux. Nevertheless, many areas of both tundra and boreal forests remain net sinks due to regional variation in climate and local variation in topographically determined soil moisture. Improved understanding of the role of high‐latitude ecosystems in the climate system requires a concerted research effort that focuses on geographical variation in the processes controlling land–atmosphere exchange, species composition, and ecosystem structure. Future studies must be conducted over a long enough time‐period to detect and quantify ecosystem feedbacks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations635
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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