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Enregistrement W2165069559 · doi:10.5194/bg-9-235-2012

A dynamic model of wetland extent and peat accumulation: results for the Holocene

2012· article· en· W2165069559 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Kleinen, Victor Brovkin, R. J. Schuldt

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPeatAnoxic watersWetlandWater tableEnvironmental scienceHoloceneCarbon cycleHydrology (agriculture)Carbon fibersGeologyPhysical geographySoil scienceEcosystemEcologyGroundwaterGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Substantial deposits of peat have accumulated since the last glacial. Since peat accumulation rates are rather low, this process was previously neglected in carbon cycle models. For assessments of the global carbon cycle on millennial or even longer timescales, though, the carbon storage in peat cannot be neglected any more. We have therefore developed a dynamic model of wetland extent and peat accumulation in order to assess the influence of peat accumulation on the global carbon cycle. The model is based on the dynamic global vegetation model LPJ and consists of a wetland module and routines describing the accumulation and decay of peat. The wetland module, based on the TOPMODEL approach, dynamically determines inundated area and water table, which change depending on climate. Not all temporarily inundated areas accumulate peat, though, but peat accumulates in permanently inundated areas with rather stable water table position. Peatland area therefore is highly uncertain, and we perform sensitivity experiments to cover the uncertainty range for peatland extent. The peat module describes oxic and anoxic decomposition of organic matter in the acrotelm, i.e., the part of the peat column above the permanent water table, as well as anoxic decomposition in the catotelm, the peat below the summer minimum water table. We apply the model to the period of the last 8000 years, during which the model accumulates 330 PgC as catotelm peat in the peatland areas north of 40° N, with an uncertainty range from 240 PgC to 490 PgC. This falls well within the range of published estimates for the total peat storage in high northern latitudes, considering the fact that these usually cover the total carbon accumulated, not just the last 8000 years we considered in our model experiments. In the model, peat primarily accumulates in Scandinavia and eastern Canada, though eastern Europe and north-western Russia also show substantial accumulation. Modelled wetland distribution is biased towards Eurasia, where inundated area is overestimated, while it is underestimated in North America. Latitudinal sums compare favourably to measurements, though, implying that total areas, as well as climatic conditions in these areas, are captured reasonably, though the exact positions of peatlands are not modelled well. Since modelling the initiation of peatland growth requires a knowledge of topography below peat deposits, the temporal development of peatlands is not modelled explicitly, therefore overestimating peatland extent during the earlier part of our experiments. Overall our results highlight the substantial amounts of carbon taken up by peatlands during the last 8000 years. This uptake would have substantial impacts on the global carbon cycle and therefore cannot be neglected.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations189
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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