Towards Resolving Spatial and Temporal Greenhouse Gas Dynamics across a Heterogeneous Arctic Tundra Landscape in the Western Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is currently warming faster than the rest of the world. Warming and associated permafrost thaw in Arctic landscapes may mobilize large pools of carbon (C) and nitrogen (N) and ultimately increase the atmospheric burden of the greenhouse gases (GHGs) carbon dioxide (CO2), methane (CH4) and nitrous oxide (N2O). Arctic GHG dynamics and their environmental and hydrological controls are poorly understood. Whether Arctic landscapes act as a net GHG source or sink depends on the complex and spatially varying interactions between hydrology, active layer thickness, topography, temperature, vegetation, substrate availability and microbial dynamics. Our study site, Trail Valley Creek (68°44’ N, 133°29’ W), is an upland tundra site characterized by small-scale (<10 m) land cover and soil type (mineral and organic) heterogeneity consisting of different land cover types: shrub, tussock and lichen patches, polygonal tundra and thermokarst-affected areas, wetlands, lakes, and streams. To understand the large spatial and temporal variability of GHG dynamics across these terrestrial and aquatic landcover types we use a nested observational approach at plot- (<1 m2), ecosystem- (~10 m2), landscape- (~100 m2) and regional (~50 km2) scale. Existing (since 2013) ecosystem-scale eddy covariance (EC) measurements of net CO2 and CH4 exchanges are complemented with landscape-scale EC measurements and plot-scale automated and manual chamber measurements within the EC tower footprint and beyond. To increase process-based understanding we complement these multi-scale GHG flux observations with a wide array of auxiliary measurements including soil profile dynamics of CO2, CH4, N2O, and oxygen, lake and soil pore nutrient concentrations, soil temperature and moisture profiles, thaw depth, leaf area index (LAI), normalized difference vegetation index (NDVI), lake catchment characteristics, and quality and microbial degradability of aquatic dissolved organic matter. Preliminary results from manual chamber measurements show that tussocks were the largest net CO2 sink during the growing season. While the majority of terrestrial landcover types showed small but consistent and seasonally varying CH4 uptake, lake shore and thermokarst-affected areas displayed high nutrient loads and were hotspots of CH4 emissions. Therefore, capturing the landscape heterogeneity, areal coverage and hydrological connectivity of terrestrial and aquatic landcover types is important and our study highlights the need to combine belowground, plot-, ecosystem- and landscape-scale measurements to understand biosphere-atmosphere interactions in the Arctic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».