Mapping Belowground Carbon Pools and Potential Vulnerability in the Yukon-Kuskokwim Delta, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost regions store an estimated half of the global belowground organic carbon pool and twice the global atmospheric carbon level. A warming climate results in increased carbon gas emission, therefore knowing more about the amount and composition of organic carbon stored in permafrost regions is crucial for understanding feedbacks on global climate change. Using the Yukon-Kukskowim (YK) Delta, Alaska as a study site, we quantified belowground carbon pools and their potential vulnerability to release into the atmosphere as greenhouse gasses. We identified relevant landcover classes (burned and unburned upland peat plateaus, wetlands, ponds/lakes) in the YK Delta, from which we quantified total belowground carbon pools (30cm) and assessed the composition of the organic matter using Fourier-transform infrared spectroscopy. To characterize the size and distribution of soil carbon pools in the YK Delta, we built a Random Forest Machine Learning model that mapped the spatial distribution of soil carbon to a depth of 30 cm over a 1910 km2 watershed. The map product was produced in Google Earth Engine and used covariates that include, but are not limited to, Worldview2 high-resolution optical imagery (2m), ArcticDEM (5m), and Sentinel-2 level 1C multispectral imagery (10 m), including NDVI. We found substantial variation across landcover classes in soil characteristics that affect organic matter vulnerability, including gravimetric water content, thaw depth, bulk density, and percent carbon. Compared to upland areas, thaw depths were significantly deeper in wetlands and lakes, where we detected no surface permafrost (to 1m). Soil carbon content (%) was greatest in moss-dominated wetlands; however, these areas also had the lowest bulk density. Carbon pools and organic matter characteristics also varied between burned and unburned areas. Therefore, we expect that carbon vulnerability varies by landcover class and that future carbon emissions are driven by total carbon pools, thaw depths, and composition of the carbon stored in organic matter pools. These carbon pool and vulnerability maps will contribute to better understanding the impacts of subarctic warming and are critical for developing a more accurate assessment of carbon cycling feedbacks from permafrost regions on global climate change.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».