Temperature, moisture and freeze–thaw controls on CO2 production in soil incubations from northern peatlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peat accumulation in high latitude wetlands represents a natural long-term carbon sink, resulting from the cumulative excess of growing season net ecosystem production over non-growing season (NGS) net mineralization in soils. With high latitudes experiencing warming at a faster pace than the global average, especially during the NGS, a major concern is that enhanced mineralization of soil organic carbon will steadily increase CO2 emissions from northern peatlands. In this study, we conducted laboratory incubations with soils from boreal and temperate peatlands across Canada. Peat soils were pretreated for different soil moisture levels, and CO2 production rates were measured at 12 sequential temperatures, covering a range from − 10 to + 35 °C including one freeze–thaw event. On average, the CO2 production rates in the boreal peat samples increased more sharply with temperature than in the temperate peat samples. For same temperature, optimum soil moisture levels for CO2 production were higher in the peat samples from more flooded sites. However, standard reaction kinetics (e.g., Q10 temperature coefficient and Arrhenius equation) failed to account for the apparent lack of temperature dependence of CO2 production rates measured below 0 °C, and a sudden increase after a freezing event. Thus, we caution against using the simple kinetic expressions to represent the CO2 emissions from northern peatlands, especially regarding the long NGS period with multiple soil freeze and thaw events.
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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 | 0,001 | 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 ».