Peat depth as a control on<i>Sphagnum</i>moisture stress during seasonal drought
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peatlands are globally important long‐term sinks of carbon, however there is concern that enhanced peat decomposition and moss moisture stress due to climate change mediated drought will reduce moss productivity making these ecosystems vulnerable to carbon loss and associated long‐term degradation. Peatlands are resilient to summer drought moss stress because of negative ecohydrological feedbacks that generally maintain a wet peat surface, but where feedbacks may be contingent on peat depth. We tested this ‘survival of the deepest’ hypothesis by examining water table (WT) position, near‐surface moisture content, and soil water tension in peatlands that differ in size, peat depth, and catchment area during a summer drought. All shallow sites (<40 cm depth) lost their WT (i.e., the groundwater well was dry) for considerable time during the drought period. Near‐surface soil water tension increased dramatically at shallow sites following WT loss, increasing ~5–7.5× greater at shallow sites compared to deep sites (≥40 cm depth). During a mid‐summer drought intensive field survey, we found that 60–67% of plots at shallow sites exceeded a 100 mb tension threshold used to infer moss water stress. Unlike the shallow sites, tension typically did not exceed this 100 mb threshold at the deep sites. Using species dependent water content – chlorophyll fluorescence thresholds and relations between volumetric water content and WT depth, Monte Carlo simulations suggest that moss had nearly twice the likelihood of being stressed at shallow sites (0.38 ± 0.24) compared to deep sites (0.22 ± 0.18). This study provides evidence that mosses in shallow peatland may be particularly vulnerable to warmer and drier climates in the future, but where species composition may play an important role. We argue that a critical ‘threshold’ peat depth specific for different hydrogeological and hydroclimatic regions can be used to assess what peatlands are especially vulnerable to climate change mediated drought.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».