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 ( p CO 2 ) and thus CO 2 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) p CO 2 and CO 2 fluxes for 19 sub‐Arctic tundra lakes located on the shallow‐bedrock granitic Canadian Shield in Nunavut, Canada, and found a significant decline in CO 2 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 CO 2 emissions. Northern lakes overlying differing geological landscapes may thus be responding in contrasting ways in terms of p CO 2 and CO 2 fluxes, with potential major implications for regional carbon budgets and predicted climate change feedbacks.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».