Autotrophic respiration dominates ecosystem respiration at Canadian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Most of the Earth System Models (ESMs) rely on empirical functions for decomposition of litter with multiple soil carbon pools decaying at different rates to estimate R eco variations and its partitioning into autotrophic (R a ) and heterotrophic respiration (R h ) in relation to variation in temperature and soil water content. However, microbially-mediated litter decomposition schemes are very scarce in ESMs. Microbial enzymatic processes are integral parts in litter as well as soil organic matter (SOM) decomposition. Here we developed a mechanistic model comprising of multiple hydro-biogeochemical modules to explicitly incorporate microbially-enzymatic litter decomposition and decomposition of SOM for estimating regional-scale R a , R h and R eco . Modeled annual mean R eco values are found varying from 1000 to 8000 kg C ha -1 yr -1 in 2000-2013 within the boreal forest covered sub-basins of the Athabasca River Basin (ARB), Canada. While, for the 2000-2013 period, the annual mean R a and R h are varying within 800-6000 kg C ha -1 yr -1 and 500-3500 kg C ha -1 yr -1 , respectively. R a generally dominates R eco with nearly 30-80% contribution in most of the sub-basins in ARB. The model estimates corroborate well with the site-scale and satellite-based estimates reported at similar land use and climatic regions. Modeling the partitioning of R eco to R a , and R h are critical to understanding future climate change feedbacks and to help reduce uncertainties in ESMs in the boreal and subarctic regions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».