Controls on spatial and temporal patterns of soil nitrogen availability in a High Arctic wetland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Increased soil nutrient availability, and associated increase in vegetation productivity, could create a negative feedback between Arctic ecosystems and the climate system, reducing the contribution of Arctic ecosystems to future climate change. To predict whether this feedback will develop, it is important to understand the environmental controls over nutrient cycling in High Arctic ecosystems, and how they vary over space and time. This study explores the environmental controls over spatial patterns of soil nitrogen availability in a High Arctic wet sedge meadow and how they influence carbon exchange processes. Ion exchange resin membranes measured available inorganic nitrogen in soils throughout the growing season at a high spatial resolution, while environmental variables (e.g. active layer depth, soil temperature, soil moisture) and carbon flux measurements were taken at frequent intervals during the 2016 field season. Environmental measures correlated highly with total and late season nitrate levels (total season dry tracks nitrate R2 = 0.533, total season wet tracks nitrate R2 = 0.803, late season nitrate R2 = 0.622), with soil temperatures at 5 cm depth having the greatest effect. Soil available nitrate and ammonium correlated highly with total and early season gross primary productivity (total season wet tracks R2 = 0.685, early season dry tracks R2 = 0.788, early season wet tracks R2 = 0.785). Higher ammonium concentrations coincided with greater carbon dioxide uptake. Nitrate concentrations correlated strongly to soil moisture, but nitrate levels were much lower than ammonium concentrations, suggesting low rates of nitrification vs. mineralization. Similar patterns were observed regardless of whether the wet-sedge meadow was classified as wet or dry, but the relationships were always stronger in areas classified as wet, indicating the importance of moisture and water availability on abiotic processes in High Arctic wet sedge meadows. Topography played an important role in the movement and transport of water, which influenced how nutrients were cycled and moved within the wetland. Generally, the low-lying areas had the highest inorganic nitrogen concentrations. These results suggest that finer scale processes altering nitrogen availability may influence the overall carbon balance of wet sedge meadows in the High Arctic, and how these ecosystems may respond to changes in climate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».