Potential carbon loss associated with post-settlement wetland conversion in southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Natural wetlands can mitigate ongoing increases in atmospheric carbon by storing any net balance of organic carbon (peat) between plant production (carbon uptake) and microbial decomposition (carbon release). Efforts are ongoing to quantify peat carbon stored in global wetlands, with considerable focus given to boreal/subarctic peatlands and tropical peat swamps. Many wetlands in temperate latitudes have been transformed to anthropogenic landscapes, making it difficult to investigate their natural/historic carbon balance. The remaining temperate swamps and marshes are often treated as mineral soil wetlands and assumed to not accumulate peat. Southern Ontario in the Laurentian Great Lakes drainage basin was formerly a wetland-rich region that has undergone significant land use change since European settlement. RESULTS: This study uses southern Ontario as a case study to assess the degree to which temperate regions could have stored substantial carbon if it had not been for widespread anthropogenic land cover change. Here, we reconstruct the full extent and distribution of natural wetlands using two wetland maps, one for pre-settlement conditions (prior to 1850 CE) and the other for modern-day patterns of land use (2011 CE). We found that the pre-settlement wetland cover decreased by about 56% with the loss most significant for marshes as only 11% of predicted pre-settlement marshland area remains today. We estimate that pre-settlement wetlands held up to ~ 3.3 Pg of carbon relative to ~ 1.3 Pg for present-day (total across all wetland classes). CONCLUSIONS: By not considering the recent carbon loss of temperate wetlands, we may be underestimating the wetland carbon sink in the pre-industrial carbon cycle. Future work is needed to better track the conversion of natural wetlands globally and the associated carbon stock change.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».