Declining Summertime <i>p</i>CO<sub>2</sub> in Tundra Lakes in a Granitic Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As climate change accelerates, positive feedback loops could establish between atmospheric warming and increasing greenhouse gas (GHG) emissions from natural ecosystems. Of particular interest are high‐latitude environments, many of which contain large stores of organic carbon and have experienced decades of accelerated warming. Freshwater ecosystems situated in carbon‐rich Arctic landscapes are predicted to respond to warming with higher respiration rates relative to primary production rates, increasing their carbon dioxide partial pressure (pCO2) and thus CO2 emissions to the atmosphere. However, large areas of shallow soil/bedrock occur in Arctic and sub‐Arctic regions and could respond differently due to the lower availability of stored carbon. Here, we used pH and alkalinity to calculate 23 years (1994–2017) of summertime (July and August) pCO2 and CO2 fluxes for 19 sub‐Arctic tundra lakes located on the shallow‐bedrock granitic Canadian Shield in Nunavut, Canada, and found a significant decline in CO2 emissions. Regional precipitation did not change over this period, yet dramatic increases in pH, conductivity, and total alkalinity indicated that longer ice‐free periods and changes in primary production, both functions of accelerated climate warming at higher latitudes, may be suppressing lacustrine CO2 emissions. Northern lakes overlying differing geological landscapes may thus be responding in contrasting ways in terms of pCO2 and CO2 fluxes, with potential major implications for regional carbon budgets and predicted climate change feedbacks.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».