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Enregistrement W3156068563 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-5558

Spatial variability in terrestrial and aquatic carbon stocks and fluxes in boreal forested catchments

2020· article· en· W3156068563 sur OpenAlexaffabout
Nora J. Casson, Adrienne Ducharme, Geethani Amarawansha, Geoff Gunn, Scott N. Higgins, Darshani Kumaragamage, Udayakantha W.A. Vitharana

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensInternational Institute for Sustainable DevelopmentUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowmeltEnvironmental scienceHydrology (agriculture)WetlandBorealSTREAMSDrainage basinSurface runoffDissolved organic carbonEcosystemCarbon cycleTaigaEcologyOceanographyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s boreal zone is a complex mosaic of forests, wetlands, streams and lakes. The pool of carbon (C) stored in each of these ecosystem components is vast, and significant to the global C balance. However, C pools and fluxes are heterogeneous in time and space, which contributes to uncertainty in predicting how a changing climate will affect the fate of C in these sensitive ecosystems. The objective of this study was to investigate factors controlling spatial variability in soil C stocks and stream C export and assess the sensitivity of these stocks and fluxes to climatic factors. We conducted a detailed examination of soil C stocks and stream dissolved organic C (DOC) export from a 320 ha boreal forested catchment located in northwestern Ontario, Canada. High-frequency stream chemistry and discharge samples were collected from three inflow streams during snowmelt and rain events from 2016-2017. An intensive soil C sampling campaign resulting in 47 surface (0 – 30 cm) samples were collected during the summer of 2019. Stream hysteresis analysis revealed marked differences in flowpaths among sub-catchments during snowmelt and rain events. In the wetland-dominated catchment, near-stream sources contributed most of the DOC export during both rainstorms and snowmelt events, but in upland-dominated catchments, the sources of DOC depended on antecedent moisture conditions. Rainstorms in these catchments following prolonged droughts resulted in DOC flushing from distal regions of the catchment. Soil C stocks were also highly spatially variable, with much of the variability being explained by local-scale factors (e.g. gravel content, soil depth, distance to the nearest ridge). Taken together, these two findings emphasize the need to consider sub-catchment scale variability when calculating C pools and fluxes in boreal catchments. This is also important when predicting how C dynamics will shift in the future as a result of shorter winters, longer droughts and more intense rainstorms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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