Modeling Climate Change Impacts on an Arctic Polygonal Tundra: 2. Changes in CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub> Exchange Depend on Rates of Permafrost Thaw as Affected by Changes in Vegetation and Drainage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Model projections of future CO 2 and CH 4 exchange in Arctic tundra diverge widely. Here we used ecosys to examine how climate change will affect CO 2 and CH 4 exchange in troughs, rims, and centers of a coastal polygonal tundra landscape at Barrow, AK. The model was shown to simulate diurnal and seasonal variation in CO 2 and CH 4 fluxes associated with those in air and soil temperatures ( T a and T s ) and soil water contents ( θ ) under current climate in 2014 and 2015. During RCP 8.5 climate change from 2015 to 2085, rising T a , atmospheric CO 2 concentrations ( C a ), and precipitation ( P ) increased net primary productivity (NPP) from 50–150 g C m -2 y -1 , consistent with current biometric estimates, to 200–250 g C m −2 y −1 . Concurrent increases in heterotrophic respiration ( R h ) were slightly smaller, so that net CO 2 exchange rose from values of −25 (net emission) to +50 (net uptake) g C m −2 y −1 to ones of −10 to +65 g C m −2 y −1 . Increases in net CO 2 uptake were largely offset by increases in CH 4 emissions from 0–6 to 1–20 g C m −2 y −1 , reducing gains in net ecosystem productivity. These increases in net CO 2 uptake and CH 4 emissions were modeled with hydrological boundary conditions that were assumed not to change with climate. Both these increases were smaller if boundary conditions were gradually altered to increase landscape drainage during model runs with climate change.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».