Peatland vegetation composition and phenology drive the seasonal trajectory of maximum gross primary production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gross primary production (GPP) is a key driver of the peatland carbon cycle. Although many studies have explored the apparent GPP under natural light conditions, knowledge of the maximum GPP at light-saturation (GPP max ) and its spatio-temporal variation is limited. This information, however, is crucial since GPP max essentially constrains the upper boundary for apparent GPP. Using chamber measurements combined with an external light source across experimental plots where vegetation composition was altered through long-term (20-year) nitrogen addition and artificial warming, we could quantify GPP max in-situ and disentangle its biotic and abiotic controls in a boreal peatland. We found large spatial and temporal variations in the magnitudes of GPP max which were related to vegetation species composition and phenology rather than abiotic factors. Specifically, we identified vegetation phenology as the main driver of the seasonal GPP max trajectory. Abiotic anomalies (i.e. in air temperature and water table level), however, caused species-specific divergence between the trajectories of GPP max and plant development. Our study demonstrates that photosynthetically active biomass constrains the potential peatland photosynthesis while abiotic factors act as secondary modifiers. This further calls for a better representation of species-specific vegetation phenology in process-based peatland models to improve predictions of global change impacts on the peatland carbon cycle.
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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 ».