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Enregistrement W2799310896 · doi:10.1111/gcb.14289

Toward understanding the contribution of waterbodies to the methane emissions of a permafrost landscape on a regional scale—A case study from the Mackenzie Delta, Canada

2018· article· en· W2799310896 sur OpenAlexaboutno aff
Katrin Kohnert, Bennet Juhls, Sina Muster, Sofia Antonova, Andrei Serafimovich, Stefan Metzger, Jörg Hartmann, Torsten Sachs

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine ResearchHelmholtz-GemeinschaftNational Science Foundation
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceArcticFlux (metallurgy)DeltaRiver deltaEddy covarianceWetlandPhysical geographyHydrology (agriculture)ClimatologyAtmospheric sciencesGeologyEcosystemOceanographyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Waterbodies in the arctic permafrost zone are considered a major source of the greenhouse gas methane (CH4) in addition to CH4 emissions from arctic wetlands. However, the spatio‐temporal variability of CH4 fluxes from waterbodies complicates spatial extrapolation of CH4 measurements from single waterbodies. Therefore, their contribution to the CH4 budget of the arctic permafrost zone is not yet well understood. Using the example of two study areas of 1,000 km² each in the Mackenzie Delta, Canada, we approach this issue (i) by analyzing correlations on the landscape scale between numerous waterbodies and CH4 fluxes and (ii) by analyzing the influence of the spatial resolution of CH4 flux data on the detected relationships. A CH4 flux map with a resolution of 100 m was derived from two aircraft eddy‐covariance campaigns in the summers of 2012 and 2013. We combined the CH4 flux map with high spatial resolution (2.5 m) waterbody maps from the Permafrost Region Pond and Lake Database and classified the waterbody depth based on Sentinel‐1 SAR backscatter data. Subsequently, we reduced the resolution of the CH4 flux map to analyze if different spatial resolutions of CH4 flux data affected the detectability of relationships between waterbody coverage, number, depth, or size and the CH4 flux. We did not find consistent correlations between waterbody characteristics and the CH4 flux in the two study areas across the different resolutions. Our results indicate that waterbodies in permafrost landscapes, even if they seem to be emission hot spots on an individual basis or contain zones of above average emissions, do currently not necessarily translate into significant CH4 emission hot spots on a regional scale, but their role might change in a warmer climate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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