Tundra wildfire triggers sustained lateral nutrient loss in Alaskan Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is creating widespread ecosystem disturbance across the permafrost zone, including a rapid increase in the extent and severity of tundra wildfire. The expansion of this previously rare disturbance has unknown consequences for lateral nutrient flux from terrestrial to aquatic environments. Lateral loss of nutrients could reduce carbon uptake and slow recovery of already nutrient‐limited tundra ecosystems. To investigate the effects of tundra wildfire on lateral nutrient export, we analyzed water chemistry in and around the 10‐year‐old Anaktuvuk River fire scar in northern Alaska. We collected water samples from 21 burned and 21 unburned watersheds during snowmelt, at peak growing season, and after plant senescence in 2017 and 2018. After a decade of ecosystem recovery, aboveground biomass had recovered in burned watersheds, but overall carbon and nitrogen remained ~20% lower, and the active layer remained ~10% deeper. Despite lower organic matter stocks, dissolved organic nutrients were substantially elevated in burned watersheds, with higher flow‐weighted concentrations of organic carbon (25% higher), organic nitrogen (59% higher), organic phosphorus (65% higher), and organic sulfur (47% higher). Geochemical proxies indicated greater interaction with mineral soils in watersheds with surface subsidence, but optical analysis and isotopes suggested that recent plant growth, not mineral soil, was the main source of organic nutrients in burned watersheds. Burned and unburned watersheds had similar δ 15 N‐NO 3 − , indicating that exported nitrogen was of preburn origin (i.e., not recently fixed). Lateral nitrogen flux from burned watersheds was 2‐ to 10‐fold higher than rates of background nitrogen fixation and atmospheric deposition estimated in this area. These findings indicate that wildfire in Arctic tundra can destabilize nitrogen, phosphorus, and sulfur previously stored in permafrost via plant uptake and leaching. This plant‐mediated nutrient loss could exacerbate terrestrial nutrient limitation after disturbance or serve as an important nutrient release mechanism during succession.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».