Snowmelt Events in Autumn Can Reduce or Cancel the Soil Warming Effect of Snow–Vegetation Interactions in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The warming-induced growth of vegetation in the Arctic is responsible for various climate feedbacks. Snow–vegetation interactions are currently thought to increase the snow-insulating capacity in the Arctic and thus to limit soil winter cooling. Here, we focus on autumn and early winter processes to evaluate the impact of the presence of erect shrubs and small trees on soil temperature and freezing. We use snow height and thermal conductivity data monitored near Umiujaq, a low-Arctic site in northern Quebec, Canada (56°N, 76°W), to estimate the snow thermal insulance in different vegetation covers. We furthermore conducted a field campaign in autumn 2015. Results show that the occurrence of melting at the beginning of the snow season counteracted the soil warming effect of snow–vegetation interactions. Refrozen layers on the surface prevented wind drift and the preferential accumulation of snow in shrubs or trees. Snowmelt was more intense in high vegetation covers, where the formation of refrozen layers of high thermal conductivity at the base of the snowpack facilitated the release of soil heat, accelerating its cooling. Consequently, the soil was not necessarily the warmest under high vegetation covers as long as melting events occurred. We conclude that under conditions where melting events become more frequent in autumn, as expected under climate warming, conditions become more favorable to maintain a negative feedback among the growth of erect vegetation, snow, and soil temperature in the Arctic, rather than a positive feedback as described under colder climates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».