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Enregistrement W2165401218 · doi:10.1088/1748-9326/8/4/045016

Modeling the effects of fire severity and climate warming on active layer thickness and soil carbon storage of black spruce forests across the landscape in interior Alaska

2013· article· en· W2165401218 sur OpenAlexaff
Hélène Genet, A. D. McGuire, Kirsten Barrett, Amy Breen, E. S. Euskirchen, Jill F. Johnstone, Eric S. Kasischke, April M. Melvin, Alec Bennett, Michelle C. Mack, T. Scott Rupp, A E G Schuur, Merritt R. Turetsky, Fengming Yuan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental sciencePermafrostBlack spruceTaigaSoil carbonActive layerGlobal warmingBorealClimate changeAtmospheric sciencesFire regimeEcosystemSoil waterSoil scienceEcologyGeologyForestryGeographyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a substantial amount of carbon stored in the permafrost soils of boreal forest ecosystems, where it is currently protected from decomposition. The surface organic horizons insulate the deeper soil from variations in atmospheric temperature. The removal of these insulating horizons through consumption by fire increases the vulnerability of permafrost to thaw, and the carbon stored in permafrost to decomposition. In this study we ask how warming and fire regime may influence spatial and temporal changes in active layer and carbon dynamics across a boreal forest landscape in interior Alaska. To address this question, we (1) developed and tested a predictive model of the effect of fire severity on soil organic horizons that depends on landscape-level conditions and (2) used this model to evaluate the long-term consequences of warming and changes in fire regime on active layer and soil carbon dynamics of black spruce forests across interior Alaska. The predictive model of fire severity, designed from the analysis of field observations, reproduces the effect of local topography (landform category, the slope angle and aspect and flow accumulation), weather conditions (drought index, soil moisture) and fire characteristics (day of year and size of the fire) on the reduction of the organic layer caused by fire. The integration of the fire severity model into an ecosystem process-based model allowed us to document the relative importance and interactions among local topography, fire regime and climate warming on active layer and soil carbon dynamics. Lowlands were more resistant to severe fires and climate warming, showing smaller increases in active layer thickness and soil carbon loss compared to drier flat uplands and slopes. In simulations that included the effects of both warming and fire at the regional scale, fire was primarily responsible for a reduction in organic layer thickness of 0.06 m on average by 2100 that led to an increase in active layer thickness of 1.1 m on average by 2100. The combination of warming and fire led to a simulated cumulative loss of 9.6 kgC m−2 on average by 2100. Our analysis suggests that ecosystem carbon storage in boreal forests in interior Alaska is particularly vulnerable, primarily due to the combustion of organic layer thickness in fire and the related increase in active layer thickness that exposes previously protected permafrost soil carbon to decomposition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations102
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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