Tundra landscape heterogeneity, not interannual variability, controls the decadal regional carbon balance in the Western Russian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Across the Arctic, the net ecosystem carbon (C) balance of tundra ecosystems is highly uncertain due to substantial temporal variability of C fluxes and to landscape heterogeneity. We modeled both carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) fluxes for the dominant land cover types in a ~100‐km2 sub‐Arctic tundra region in northeast European Russia for the period of 2006–2015 using process‐based biogeochemical models. Modeled net annual CO2 fluxes ranged from −300 g C m−2 year−1 [net uptake] in a willow fen to 3 g C m−2 year−1 [net source] in dry lichen tundra. Modeled annual CH4 emissions ranged from −0.2 to 22.3 g C m−2 year−1 at a peat plateau site and a willow fen site, respectively. Interannual variability over the decade was relatively small (20%–25%) in comparison with variability among the land cover types (150%). Using high‐resolution land cover classification, the region was a net sink of atmospheric CO2 across most land cover types but a net source of CH4 to the atmosphere due to high emissions from permafrost‐free fens. Using a lower resolution for land cover classification resulted in a 20%–65% underestimation of regional CH4 flux relative to high‐resolution classification and smaller (10%) overestimation of regional CO2 uptake due to the underestimation of wetland area by 60%. The relative fraction of uplands versus wetlands was key to determining the net regional C balance at this and other Arctic tundra sites because wetlands were hot spots for C cycling in Arctic tundra ecosystems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».