Modelling the interannual variability of net ecosystem CO<sub>2</sub> exchange at a subarctic sedge fen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents an empirical model of net ecosystem CO2 exchange (NEE) developed for a subarctic fen near Churchill, Manitoba. The model with observed data helps explain the interannual variability in growing season NEE. Five years of tower‐flux data are used to test and examine the seasonal behaviour of the model simulations. Processes controlling the observed interannual variability of CO2 exchange at the fen are examined by exploring the sensitivity of the model to changes in air temperature, precipitation and leaf area index. Results indicate that the sensitivity of NEE to changing environmental controls is complex and varies interannually depending on the initial conditions of the wetland. Changes in air temperature and the timing of precipitation events have a strong influence on NEE, which is largely manifest in gross ecosystem photosynthesis (GEP). Climate change scenarios indicate that warmer air temperatures will increase carbon acquisition during wet years but may act to reduce wetland carbon storage in years that experience a large water deficit early in the growing season. Model simulations for this subarctic sedge fen indicate that carbon acquisition is greatest during wet and warm conditions. This suggests therefore that carbon accumulation was greatest at this subarctic fen during its early developmental stages when hydroclimatic conditions were relatively wet and warm at approximately 2500 years before present.
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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 | 0,000 | 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 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 ».