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Enregistrement W3199070489 · doi:10.3390/land10090975

Observed Methane Uptake and Emissions at the Ecosystem Scale and Environmental Controls in a Subtropical Forest

2021· article· en· W3199070489 sur OpenAlexaff
Hui Wang, Hong Li, Zhihao Liu, Jianhua Lv, Xinzhang Song, Quan Li, Hong Jiang, Changhui Peng

Notice bibliographique

RevueLand · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEddy covarianceEcosystemFlux (metallurgy)SubtropicsMethaneAtmospheric sciencesSink (geography)Tropical and subtropical moist broadleaf forestsGreenhouse gasForest ecologyAtmospheric methaneTerrestrial ecosystemEcologyGeographyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane (CH4) is one of the three most important greenhouse gases. To date, observations of ecosystem-scale methane (CH4) fluxes in forests are currently lacking in the global CH4 budget. The environmental factors controlling CH4 flux dynamics remain poorly understood at the ecosystem scale. In this study, we used a state-of-the-art eddy covariance technique to continuously measure the CH4 flux from 2016 to 2018 in a subtropical forest of Zhejiang Province in China, quantify the annual CH4 budget and investigate its control factors. We found that the total annual CH4 budget was 1.15 ± 0.28~4.79 ± 0.49 g CH4 m−2 year−1 for 2017–2018. The daily CH4 flux reached an emission peak of 0.145 g m−2 d−1 during winter and an uptake peak of −0.142 g m−2 d−1 in summer. During the whole study period, the studied forest region acted as a CH4 source (78.65%) during winter and a sink (21.35%) in summer. Soil temperature had a negative relationship (p < 0.01; R2 = 0.344) with CH4 flux but had a positive relationship with soil moisture (p < 0.01; R2 = 0.348). Our results showed that soil temperature and moisture were the most important factors controlling the ecosystem-scale CH4 flux dynamics of subtropical forests in the Tianmu Mountain Nature Reserve in Zhejiang Province, China. Subtropical forest ecosystems in China acted as a net source of methane emissions from 2016 to 2018, providing positive feedback to global climate warming.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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