Climate-driven shifts in sediment chemistry enhance methane production in northern lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater ecosystems are a major source of methane (CH 4 ), contributing 0.65 Pg (in CO 2 equivalents) yr -1 towards global carbon (C) emissions and thereby offsetting ∼25% of the terrestrial carbon sink. Most CH 4 emissions come from littoral sediments, where large quantities of plant material are decomposed. As climate change is predicted to shift plant community composition, and thus change the quality of inputs into detrital food webs, this can affect CH 4 production and have far-reaching consequences for global C emissions. Here we find that variation in polyphenol availability from decomposing organic matter underlies large differences in CH 4 production in lake sediments. Production was at least 400-times higher from sediments composed of macrophyte litter compared to terrestrial sources (coniferous and deciduous), which we link to the inhibition of methanogenesis by polyphenol leachates. Applying our estimates to projected northward advances in the distribution of Typha latifolia , a widespread and dominant macrophyte, we find that CH 4 production could increase by at least 73% in the lake-rich Boreal Shield ecozone solely due to increases in this one macrophyte species. Our results now suggest that earth system models and carbon budgets should consider the effects of plant communities on sediment chemistry and ultimately CH 4 emissions at a global scale. One-sentence summary Production of methane from lakes is at least 400-times lower when 24 sediments receive forest- as opposed to macrophyte-derived ( Typha latifolia ) litterfall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».