Incorporating spatial heterogeneity created by permafrost thaw into a landscape carbon estimate
Notice bibliographique
Résumé
The future carbon balance of high‐latitude ecosystems is dependent on the sensitivity of biological processes (photosynthesis and respiration) to the physical changes occurring with permafrost thaw. Predicting C exchange in these ecosystems is difficult because the thawing of permafrost is a heterogeneous process that creates a complex landscape. We measured net ecosystem exchange of C using eddy covariance (EC) in a tundra landscape visibly undergoing thaw during two 6 month campaigns in 2008 and 2009. We developed a spatially explicit quantitative metric of permafrost thaw based on variation in microtopography and incorporated it into an EC carbon flux estimate using a generalized additive model (GAM). This model allowed us to make predictions about C exchange for the landscape as a whole and for specific landscape patches throughout the continuum of permafrost thaw and ground subsidence. During June through November 2008, the GAM predicted that the landscape on average took up 337.1 g C m−2 via photosynthesis and released 289.5 g C m−2 via respiration, resulting in a net C gain of 47.5 g C m−2 by the tundra ecosystem. During April through October 2009, the landscape on average took up 498.7 g C m−2 and released 410.3 g C m−2, resulting in a net C gain of 87.8 g C m−2. On average, between the years, areas with the highest permafrost thaw and ground subsidence photosynthesized 17.7% more and respired 3.3% more C than the average landscape. Areas with the least thaw and subsidence photosynthesized 15% less and respired 5.1% less than the landscape on average. By incorporating spatial variation into the EC C estimate, we were able to estimate the C balance of a heterogeneous landscape and determine the collective effect of permafrost thaw on the plant and soil processes that drive ecosystem C flux. In these study years, permafrost thaw appeared to increase the amplitude of the C cycle by stimulating both C release and sequestration, while the ecosystem remained a C sink at the landscape scale.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».