Phenology and its role in carbon dioxide exchange processes in northern peatlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecosystem phenology plays an important role in carbon exchange processes and can be derived from continuous records of carbon dioxide (CO 2 ) exchange data. In this study we examined the potential use of phenological indices for characterizing cumulative annual CO 2 exchange in four contrasting northern peatland ecosystems. We used the approach of Jonsson and Eklundh (2004) to derive a set of phenological indices based on the daily time series of gross primary production (GPP), ecosystem respiration ( R e ), and net ecosystem production (NEP) measured in the four peatland sites. The main objectives of this study were (a) to examine the variation in phenological indices across sites and (b) to determine the relationships among phenological indices, environmental conditions, and cumulative annual CO 2 exchange. The phenological index used to define the “start of the growing season” showed good potential for differentiation among sites based on their average annual site GPP. Sites with earlier growing seasons had the highest average annual site GPP. The “peak CO 2 exchange rate” phenological index performed best in reflecting variations among sites and for estimating annual values of GPP, R e , and NEP (Pearson correlation coefficients ranged between 0.77 and 0.99, p < 0.05 for all.). The phenological indices and annual GPP, R e , and NEP were sensitive to winter (January–March) and summer (July–September) temperature and precipitation, but correlations, though significant, were weak.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».