Regional atmospheric cooling and wetting effect of permafrost thaw‐induced boreal forest loss
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the sporadic permafrost zone of North America, thaw‐induced boreal forest loss is leading to permafrost‐free wetland expansion. These land cover changes alter landscape‐scale surface properties with potentially large, however, still unknown impacts on regional climates. In this study, we combine nested eddy covariance flux tower measurements with satellite remote sensing to characterize the impacts of boreal forest loss on albedo, eco‐physiological and aerodynamic surface properties, and turbulent energy fluxes of a lowland boreal forest region in the Northwest Territories, Canada. Planetary boundary layer modelling is used to estimate the potential forest loss impact on regional air temperature and atmospheric moisture. We show that thaw‐induced conversion of forests to wetlands increases albedo: and bulk surface conductance for water vapour and decreases aerodynamic surface temperature. At the same time, heat transfer efficiency is reduced. These shifts in land surface properties increase latent at the expense of sensible heat fluxes, thus, drastically reducing Bowen ratios. Due to the lower albedo of forests and their masking effect of highly reflective snow, available energy is lower in wetlands, especially in late winter. Modelling results demonstrate that a conversion of a present‐day boreal forest–wetland to a hypothetical homogeneous wetland landscape could induce a near‐surface cooling effect on regional air temperatures of up to 3–4 °C in late winter and 1–2 °C in summer. An atmospheric wetting effect in summer is indicated by a maximum increase in water vapour mixing ratios of 2 mmol mol −1 . At the same time, maximum boundary layer heights are reduced by about a third of the original height. In fall, simulated air temperature and atmospheric moisture between the two scenarios do not differ. Therefore, permafrost thaw‐induced boreal forest loss may modify regional precipitation patterns and slow down regional warming trends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».