Assessing effects of permafrost thaw on C fluxes based on multiyear modeling across a permafrost thaw gradient at Stordalen, Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Northern peatlands in permafrost regions contain a large amount of organic carbon (C) in the soil. Climate warming and associated permafrost degradation are expected to have significant impacts on the C balance of these ecosystems, but the magnitude is uncertain. We incorporated a permafrost model, Northern Ecosystem Soil Temperature (NEST), into a biogeochemical model, DeNitrification-DeComposition (DNDC), to model C dynamics in high-latitude peatland ecosystems. The enhanced model was applied to assess effects of permafrost thaw on C fluxes of a subarctic peatland at Stordalen, Sweden. DNDC simulated soil freeze–thaw dynamics, net ecosystem exchange of CO2 (NEE), and CH4 fluxes across three typical land cover types, which represent a gradient in the process of ongoing permafrost thaw at Stordalen. Model results were compared with multiyear field measurements, and the validation indicates that DNDC was able to simulate observed differences in seasonal soil thaw, NEE, and CH4 fluxes across the three land cover types. Consistent with the results from field studies, the modeled C fluxes across the permafrost thaw gradient demonstrate that permafrost thaw and the associated changes in soil hydrology and vegetation not only increase net uptake of C from the atmosphere but also increase the annual to decadal radiative forcing impacts on climate due to increased CH4 emissions. This study indicates the potential of utilizing biogeochemical models, such as DNDC, to predict the soil thermal regime in permafrost areas and to investigate impacts of permafrost thaw on ecosystem C fluxes after incorporating a permafrost component into the model framework.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».