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Enregistrement W2921907720 · doi:10.1111/gcb.14615

Radiative forcing of methane fluxes offsets net carbon dioxide uptake for a tropical flooded forest

2019· article· en· W2921907720 sur OpenAlexafffund
Higo J. Dalmagro, Paulo H. Zanella de Arruda, George L. Vourlitis, Michael J. Lathuillière, José de Souza Nogueira, Eduardo Guimarães Couto, Mark S. Johnson

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFinanciadora de Estudos e ProjetosMinistry of Science and TechnologyCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceRadiative forcingCarbon dioxideAtmospheric sciencesMethaneTropical forestCarbon cycleForcing (mathematics)ClimatologyTropical savanna climateRadiative transferClimate changeEcosystemEcologyOceanographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wetlands are important sources of methane (CH4) and sinks of carbon dioxide (CO2). However, little is known about CH4 and CO2 fluxes and dynamics of seasonally flooded tropical forests of South America in relation to local carbon (C) balances and atmospheric exchange. We measured net ecosystem fluxes of CH4 and CO2 in the Pantanal over 2014–2017 using tower‐based eddy covariance along with C measurements in soil, biomass and water. Our data indicate that seasonally flooded tropical forests are potentially large sinks for CO2 but strong sources of CH4, particularly during inundation when reducing conditions in soils increase CH4 production and limit CO2 release. During inundation when soils were anaerobic, the flooded forest emitted 0.11 ± 0.002 g CH4‐C m−2 d−1 and absorbed 1.6 ± 0.2 g CO2‐C m−2 d−1 (mean ± 95% confidence interval for the entire study period). Following the recession of floodwaters, soils rapidly became aerobic and CH4 emissions decreased significantly (0.002 ± 0.001 g CH4‐C m−2 d−1) but remained a net source, while the net CO2 flux flipped from being a net sink during anaerobic periods to acting as a source during aerobic periods. CH4 fluxes were 50 times higher in the wet season; DOC was a minor component in the net ecosystem carbon balance. Daily fluxes of CO2 and CH4 were similar in all years for each season, but annual net fluxes varied primarily in relation to flood duration. While the ecosystem was a net C sink on an annual basis (absorbing 218 g C m−2 (as CH4‐C + CO2‐C) in anaerobic phases and emitting 76 g C m−2in aerobic phases), high CH4 effluxes during the anaerobic flooded phase and modest CH4 effluxes during the aerobic phase indicate that seasonally flooded tropical forests can be a net source of radiative forcings on an annual basis, thus acting as an amplifying feedback on global warming.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations73
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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