Variability in greenhouse gas emissions from permafrost thaw ponds
Notice bibliographique
Résumé
Arctic climate change is leading to accelerated melting of permafrost and the mobilization of soil organic carbon pools that have accumulated over thousands of years. Photochemical and microbial transformation will liberate a fraction of this carbon to the atmosphere in the form of CO 2 and CH 4 . We quantified these fluxes in a series of permafrost thaw ponds in the Canadian Subarctic and Arctic and further investigated how optical properties of the carbon pool, the type of microbial assemblages, and light and mixing regimes influenced the rate of gas release. Most ponds were supersaturated in CO 2 and all of them in CH 4 . Gas fluxes as estimated from dissolved gas concentrations using a wind‐based model varied from 220.5 to 114.4 mmol CO 2 m ‐2 d ‐1 , with negative fluxes recorded in arctic ponds colonized by benthic microbial mats, and from 0.03 to 5.62 mmol CH 4 m ‐2 d ‐1 . From a time series set of measurements in a subarctic pond over 8 d, calculated gas fluxes were on average 40% higher when using a newly derived equation for the gas transfer coefficient developed from eddy covariance measurements. The daily variation in gas fluxes was highly dependent on mixed layer dynamics. At the seasonal timescale, persistent thermal stratification and gas buildup at depth indicated that autumnal overturn is a critically important period for greenhouse gas emissions from subarctic ponds. These results underscore the increasingly important contribution of permafrost thaw ponds to greenhouse gas emissions and the need to account for local and regional variability in their limnological properties for global estimates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».