A decade of boreal rich fen greenhouse gas fluxes in response to natural and experimental water table variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rich fens are common boreal ecosystems with distinct hydrology, biogeochemistry and ecology that influence their carbon (C) balance. We present growing season soil chamber methane emission ( F CH 4 ), ecosystem respiration ( ER ), net ecosystem exchange ( NEE ) and gross primary production ( GPP ) fluxes from a 9‐years water table manipulation experiment in an Alaskan rich fen. The study included major flood and drought years, where wetting and drying treatments further modified the severity of droughts. Results support previous findings from peatlands that drought causes reduced magnitude of growing season F CH 4 , GPP and NEE , thus reducing or reversing their C sink function. Experimentally exacerbated droughts further reduced the capacity for the fen to act as a C sink by causing shifts in vegetation and thus reducing magnitude of maximum growing season GPP in subsequent flood years by ~15% compared to control plots. Conversely, water table position had only a weak influence on ER , but dominant contribution to ER switched from autotrophic respiration in wet years to heterotrophic in dry years. Droughts did not cause inter‐annual lag effects on ER in this rich fen, as has been observed in several nutrient‐poor peatlands. While ER was dependent on soil temperatures at 2 cm depth, F CH 4 was linked to soil temperatures at 25 cm. Inter‐annual variability of deep soil temperatures was in turn dependent on wetness rather than air temperature, and higher F CH 4 in flooded years was thus equally due to increased methane production at depth and decreased methane oxidation near the surface. Short‐term fluctuations in wetness caused significant lag effects on F CH 4 , but droughts caused no inter‐annual lag effects on F CH 4 . Our results show that frequency and severity of droughts and floods can have characteristic effects on the exchange of greenhouse gases, and emphasize the need to project future hydrological regimes in rich fens.
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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 | 0,001 |
| 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 ».