The importance of freshwater systems to the net atmospheric exchange ofcarbon dioxide and methane with a rapidly changing high Arctic watershed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A warming climate is rapidly changing the distribution and exchanges of carbon within high Arctic ecosystems. Few data exist, however, which quantify exchange of both carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) between the atmosphere and freshwater systems, or estimate freshwater contributions to total catchment exchange of these gases, in the high Arctic. During the summers of 2005 and 2007–2012, we quantified CO2 and CH4 concentrations in, and atmospheric exchange with, common freshwater systems in the high Arctic watershed of Lake Hazen, Nunavut, Canada. We identified four types of biogeochemically distinct freshwater systems in the watershed; however mean CO2 concentrations (21–28 µmol L−1) and atmospheric exchange (−0.013 to +0.046 g C–CO2 m−2 day−1) were similar between these systems. Seasonal flooding of ponds bordering Lake Hazen generated considerable CH4 emissions to the atmosphere (+0.008 g C–CH4 m−2 day−1), while all other freshwater systems were minimal emitters of this gas (< +0.001 g C–CH4 m−2 day−1). When using ecosystem-cover classification mapping and data from previous studies, we found that freshwaters were unimportant contributors to total watershed carbon exchange, in part because they covered less than 10 % of total area in the watershed. High Arctic watersheds are experiencing warmer and wetter climates than in the past, which may have implications for moisture availability, landscape cover, and the exchange of CO2 and CH4 of underproductive but expansive polar semidesert ecosystems.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».