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Enregistrement W2908078625 · doi:10.1029/2018gl081274

Warming Effects of Spring Rainfall Increase Methane Emissions From Thawing Permafrost

2019· article· en· W2908078625 sur OpenAlexaff
Rebecca B. Neumann, Colby J. Moorberg, Jessica D. Lundquist, Jesse Turner, Mark P. Waldrop, Jack W. McFarland, E. S. Euskirchen, Colin W. Edgar, Merritt R. Turetsky

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationNational Science Foundation of Sri LankaBiological and Environmental ResearchU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyOffice of ScienceU.S. Department of AgricultureU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceTundraWetlandMethaneSoil waterGlobal warmingAtmospheric methaneGreenhouse gasRadiative forcingThermokarstSnowmeltHydrology (agriculture)Spring (device)Climate changeAtmospheric sciencesSnowArcticGeologySoil scienceEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Methane emissions regulate the near‐term global warming potential of permafrost thaw, particularly where loss of ice‐rich permafrost converts forest and tundra into wetlands. Northern latitudes are expected to get warmer and wetter, and while there is consensus that warming will increase thaw and methane emissions, effects of increased precipitation are uncertain. At a thawing wetland complex in Interior Alaska, we found that interactions between rain and deep soil temperatures controlled methane emissions. In rainy years, recharge from the watershed rapidly altered wetland soil temperatures, warming the top ~80 cm of soil in spring and summer and cooling it in autumn. When soils were warmed by spring rainfall, methane emissions increased by ~30%. The warm, deep soils early in the growing season likely supported both microbial and plant processes that enhanced emissions. Our study identifies an important and unconsidered role of rain in governing the radiative forcing of thawing permafrost landscapes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations130
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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