Recovery time and state change of terrestrial carbon cycle after disturbance
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystems usually recover from disturbance until a stable state, during which carbon (C) is accumulated to compensate for the C loss associated with disturbance events. However, it is not well understood how likely it is for an ecosystem to recover to an alternative state and how long it takes to recover toward a stable state. Here, we synthesized the results from 77 peer-reviewed case studies that examined ecosystem recovery following disturbances to quantify state change (relative changes between pre-disturbance and fully recovered states) and recovery times for various C cycle variables and disturbance types. We found that most ecosystem C pools and fluxes fully recovered to a stable state that was not significantly different from the pre-disturbance state, except for leaf area index and net primary productivity, which were 10% and 35% higher than the pre-disturbance value, respectively, in forest ecosystem. Recovery times varied largely among variables and disturbance types in the forest, with the longest recovery time required for total biomass (104 ± 33 years) and the shortest time required for C fluxes (23 ± 5 years). The longest and shortest recovery times for different disturbance types are deforestation (101 ± 28 years) and drought (10 ± 1 years), respectively. The recovery time was related to disturbance severity with severer disturbances requiring longer recovery times. However, in the long term, recovery had a strong tendency to drive ecosystem C accumulation towards an equilibrium state. Although we assumed disturbances are static, the recovery-related estimates and relationships revealed in this study are crucial for improving the estimates of disturbance impacts and long-term C balance in terrestrial ecosystems within a disturbance-recovery cycle.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».