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Enregistrement W3048558434 · doi:10.1029/2020gb006612

Decadal‐Scale Recovery of Carbon Stocks After Wildfires Throughout the Boreal Forests

2020· article· en· W3048558434 sur OpenAlexafffund
Marjo Palviainen, Ari Laurén, Jukka Pumpanen, Yves Bergeron, Ben Bond‐Lamberty, Markku Larjavaara, Daniel M. Kashian, Kajar Köster, Anatoly Prokushkin, Han Y. H. Chen, Meelis Seedre, David A. Wardle, Michael J. Gundale, Marie‐Charlotte Nilsson, Chuan Kuan Wang, Frank Berninger

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademy of FinlandRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésEnvironmental scienceTaigaBorealClimate changeAtmospheric sciencesPhysical geographyEcologyHydrology (agriculture)AgroforestryForestryGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boreal forests store 30% of the world's terrestrial carbon (C). Consequently, climate change mediated alterations in the boreal forest fire regime can have a significant impact on the global C budget. Here we synthesize the effects of forest fires on the stocks and recovery rates of C in boreal forests using 368 plots from 16 long‐term (≥100 year) fire chronosequences distributed throughout the boreal zone. Forest fires led to a decrease in total C stocks (excluding mineral soil) by an average of 60% (range from <10% to >80%), which was primarily a result of C stock declines in the living trees and soil organic layer. Total C stocks increased with time since fire largely following a sigmoidal shape Gompertz function, with an average asymptote of 8.1 kg C m −2 . Total C stocks accumulated at a rate of 2–60 g m −2 yr −1 during the first 100 years. Potential evapotranspiration (PET) was identified as a significant driver of C stocks and their post‐fire recovery, likely because it integrates temperature, radiation, and the length of the growing season. If the fire return interval shortens to ≤100 years in the future, our findings indicate that many boreal forests will be prevented from reaching their full C storage potential. However, our results also suggest that climate warming‐induced increases in PET may speed up the post‐fire recovery of C stocks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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