Groundwater connectivity controls peat burn severity in the boreal plains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildfire is the largest disturbance affecting peatland ecosystems and can typically result in the combustion of 2–3 kg C m−2 of near‐surface peat. We hypothesized that organic soil burn severity, as well as the associated carbon emissions, varies significantly as a function of hydrogeological setting due to groundwater impacts on peat bulk density and moisture content. We measured depth of burn (DOB) in three peatlands located along a hydrogeological and topographic gradient in Alberta's Boreal Plains. Peatland margins across all hydrogeological settings burned significantly deeper (0.245 ± 0.018 m) than peatland middles (0.057 ± 0.002 m). Further, hydrogeological setting strongly impacted DOB. A bog with an ephemeral groundwater connection in a coarse‐textured glaciofluvial outwash experienced the greatest DOB at its margins (0.514 ± 0.018 m) due to large water table fluctuations, while a low‐lying oligotrophic groundwater flow‐through bog in a coarse‐textured glaciofluvial outwash experienced limited water table fluctuations and had the lowest margin burn severity (0.072 ± 0.002 m). In an expansive peatland in a lacustrine clay plain, DOB at the margins bordering an isolated domed bog portion (0.186 ± 0.003 m, range: 0.0–0.748 m) was considerably greater than the DOB observed at fen margins with a longer groundwater flow path (<0.05 m). Our research indicates that groundwater connectivity can have a dominant control on soil carbon combustion across and within hydrogeological settings. We suggest that hydrogeological setting be used to identify potential deep burning ‘hotspots’ on the landscape to increase the efficacy of wildfire management and mitigation strategies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».