Long‐term Impacts of Permafrost Thaw on Carbon Storage in Peatlands: Deep Losses Offset by Surficial Accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peatlands in northern permafrost regions store a significant proportion of global soil carbon. Recent warming is accelerating peatland permafrost thaw and thermokarst collapse, exposing previously frozen peat to microbial decomposition and potential mineralization into greenhouse gases. Here, we show from a site in the sporadic‐discontinuous permafrost zone of western Canada that thermokarst collapse leads to neither large losses nor gains following thaw, as deep carbon losses are offset by surficial accumulation. We collected peat cores along two thaw chronosequences, from peat plateau, through young (~30 years since thaw), intermediate (~70 years), and mature (~200 years) thermokarst bog locations. Macrofossil and 14 C analysis showed synchronicity of peatland development until recent thaw, with wetland initiation ~8,500 cal yr BP followed by succession through peatland stages prior to permafrost aggradation ~1,800 cal yr BP. Analysis and modeling of soil carbon stocks indicated 8.7 ± 12.4 kg C m −2 of carbon accumulated prior to thaw was lost in ~200 years post‐thaw. Despite these losses, there was no observed increase in peat humification as assessed by Fourier transform infrared and C:N ratios. Rapid peat accumulation post‐thaw (9.8 ± 1.6 kg C m −2 over 200 years) offset deeper losses. Our approach constrains the net carbon balance to be between uptake of 27.3 g C m −2 yr −1 and loss of 106.6 g C m −2 yr −1 over 200 years post‐thaw. While our approach cannot determine whether thermokarst bogs in the sporadic‐discontinuous permafrost zone act as long‐term carbon sinks or sources post‐thaw, our study better constrains post‐thaw C losses and gains.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».