Soil Nitrogen Dynamics Impact Carbon Exchange Processes in a High Arctic Wetland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increased soil nutrient availability, and associated increases in vegetation productivity, could create a negative feedback between Arctic ecosystems and the climate system, thereby reducing the contribution of Arctic ecosystems to future climate change. To predict whether this feedback will develop, it is important to understand the environmental controls over nutrient cycling in High Arctic ecosystems and their impact on carbon cycling processes. This study, conducted at the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory, Melville Island, Nunavut, examined the environmental controls over soil nitrogen availability in a High Arctic wet sedge meadow and how they influenced carbon dioxide exchange processes from 2016-2018. Moisture variability across a seemingly homogenous wet sedge meadow allowed us to investigate nutrient availability and carbon dioxide exchange across naturally occurring moisture gradients over three growing seasons. The nature of the relationships (i.e., trends) between variables was consistent over the three years, but their magnitudes varied depending on climate conditions. Soil nitrogen availability, particularly ammonium, was higher in warmer years and wetter conditions and correlated positively with gross primary production (R 2 = 0.97) and net carbon dioxide uptake (R 2 = 0.88). Drier areas within the wetland had more nitrate availability, and this correlated negatively with net carbon dioxide exchange. Projections of a warmer, wetter Arctic and increased nutrient availability due to higher soil organic matter turnover suggest that northern wetlands will remain strong carbon dioxide sinks, or become stronger sinks, contributing to a negative feedback on the climate system.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».