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Enregistrement W3168949255 · doi:10.5194/egusphere-egu21-12231

Abrupt thaw enhances annual global warming potential of an actively degrading permafrost peatland

2021· article· en· W3168949255 sur OpenAlexaff
Inge Althuizen, Casper T. Christiansen, Peter Dörsch, Sigrid Trier Kjær, Anders Michelsen, David Risk, Sebastian Westermann, Hanna Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceSoil waterTundraGlobal warmingSoil carbonMireThermokarstHydrology (agriculture)Carbon cycleGroundwaterClimate changePeatEcosystemSoil scienceEcologyOceanographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global scale warming has led to permafrost thaw, which may release large amounts of carbon to the atmosphere as CO2 and CH4, potentially accelerating global warming (i.e. a positive feedback). However, uncertainty in the mechanisms controlling carbon mineralization is compounded by concurrent changes in soil hydrology associated with permafrost thaw. Thawing permafrost can lead to surface water accumulation in some areas and seasonal or permanent soil drying in areas where permafrost thaw opens up new channels of water to penetrate into the groundwater system. The complexity of the hydrologic response to permafrost thaw increases the challenge in generating reliable estimates of the permafrost carbon climate feedback. Furthermore, limited observational data exist to i) quantify the effects of permafrost thaw on net tundra carbon budgets, particularly on an annual basis, and ii) as well as constrain the underlying processes governing carbon release under aerobic and anaerobic conditions. Here, we investigated how changes in local hydrology affects CO2 and CH4 release from permafrost soils by establishing a field gradient study in northern Norway (69ᵒ N), where recent abrupt degradation of permafrost created thaw ponds in palsa-mire ecosystems. The site exhibits a natural gradient of permafrost thaw, which also corresponds to a strong hydrological gradient (i.e. dry palsas with intact permafrost, seasonally inundated thaw slumps, and thaw ponds). Since 2017, we have used a range of manual and automated techniques to measure changes in vegetation, soil and water microclimate, biogeochemistry, and soil CO2 and CH4 concentrations and efflux across the permafrost thaw gradient. Our preliminary results show that abrupt permafrost thaw and landscape subsidence – both intermediate slumping and thaw pond formation – increase net annual carbon loss from this type of subarctic wetland. Permafrost thaw approximately doubles CO2 emissions from thaw slumps compared to vegetated or soil palsas. Furthermore, CH4 release greatly increased across the permafrost thaw gradient. While vegetated palsas were small sinks of atmospheric CH4 during the growing season, permafrost thaw slumping and pond formation led to a dramatic increase in CH4 efflux compared to bare palsas. In contrast, bare soil palsas on were the most important source of N2O. Soil profile CO2 and CH4 concentrations in thawed permafrost plots were overall highly enriched relative to palsa profiles, reflecting soil conditions with inundated pore space and low oxygen availability along the permafrost thaw gradient. We therefore conclude that abrupt thaw will increase annual carbon loss in subarctic palsa wetlands.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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