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Enregistrement W2300786728

Mapping of soil organic carbon and nitrogen in two small adjacent Arctic watersheds on Herschel Island, YukonTerritory

2015· dissertation· en· W2300786728 sur OpenAlexaboutno aff
Isabell Eischeid

Notice bibliographique

RevueEPIC3 · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostTundraEnvironmental scienceSoil carbonArcticVegetation (pathology)Total organic carbonThermokarstCarbon fibersAtmosphere (unit)Soil waterHydrology (agriculture)Remote sensingPhysical geographySoil scienceGeographyGeologyEnvironmental chemistryOceanographyMeteorologyChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permafrost soils are particularly vulnerable to global climate change, and warming air temperatures could turn them from carbon sinks into carbon sources. Estimates of Arctic carbon stocks are still highly uncertain, despite their importance to predict the magnitude of CO2 and CH4 release to the atmosphere, a process termed the Permafrost Carbon Feedback. Because most of the Arctic is difficult to access and survey, remote sensing techniques bear the capacity to fill spatial gaps and map the changing landscape at wider scales. Recent studies have attempted to use multispectral images, such as Landsat, to estimate soil total organic carbon (TOC) and total nitrogen (TN) storage. Yet, most studies worked on a regional to global scale and used relatively coarse landscape classes. Since TOC and TN storage is known to be highly spatially variable in the landscape, high resolution estimates of TOC and TN storage are necessary to estimate the potential impact of thawing permafrost (and the subsequent release of CO2 and CH4) to the atmosphere. This project is one of the first to use high resolution images (1.65m GeoEye (4 spectral bands: blue‐infrared), 2m DEM) to predict SOC and TN storage within different Tundra vegetation classes in a small (3 km²) twin watershed (Ice Creek) on Herschel Island, Yukon, Canada. Vegetation classes were based on indicator species and geomorphic disturbance levels. Remote sensing detection accuracy varied strongly between classes. Field based moisture measurements were most strongly correlated with the carbon to nitrogen (CN) ratio, TOC and TN (ρ =0.84, ρ =0.74 ρ =0.65, p<0.05). However, slope and the normalized difference vegetation index (NDVI) also had a statistically significant relationship to CN and TOC. This suggests that fine scale estimates of carbon and nitrogen stocks are possible using few spectral bands from high resolution images. The active layer of Ice Creek watershed contains 33391 tonnes of TOC and 3635 tonnes of TN, which is lower than the average value reported for Herschel Island by the Northern Circumpolar Soil Carbon Database. Carbon and nitrogen are not evenly distributed within the watershed. Flat upland terrain and tall erect bush areas contained the largest amount TOC and TN. Lowest contents could be found in the steep and frequently eroded zones. High carbon accumulation along the stream banks suggests that fluvial processes do not remove all the eroded sediments from the watershed. An intensification of summer rainfall and warmer temperatures could alter the hydrological patterns of the watershed and current accumulation sites may release more carbon from the catchments to the Beaufort Sea. High correlation between soil moisture and TOC and TN contents found in this thesis shows that moisture information retrieved from satellite radar data could provide additional information on soil properties. This thesis also shows that detailed studies on remobilization of carbon in the catchments and atmospheric losses of carbon are crucial to understand the role small watersheds play in the face of a changing climate.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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