The definition of the non-growing season matters: a case study of net ecosystem carbon exchange from a Canadian peatland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is a threat to the 500 Gt carbon stored in northern peatlands. As the region warms, the rise in mean temperature is more pronounced during the non-growing season (NGS, i.e., winter and parts of the shoulder seasons) when net ecosystem loss of carbon dioxide (CO 2 ) occurs. Many studies have investigated the impacts of climate warming on NGS CO 2 emissions, yet there is a lack of consistency amongst researchers in how the NGS period is defined. This complicates the interpretation of NGS CO 2 emissions and hinders our understanding of seasonal drivers of important terrestrial carbon exchange processes. Here, we analyze the impact of alternative definitions of the NGS for a peatland site with multiple years of CO 2 flux records. Three climatic parameters were considered to define the NGS: air temperature, soil temperature, and snow cover. Our findings reveal positive correlations between estimates of the cumulative non-growing season net ecosystem CO 2 exchange (NGS-NEE) and the length of the NGS for each alternative definition, with the greatest proportion of variability explained using snow cover ( R 2 = 0.89, p < 0.001), followed by air temperature ( R 2 = 0.79, p < 0.001) and soil temperature ( R 2 = 0.54, p = 0.006). Using these correlations, we estimate average daily NGS CO 2 emitted between 1.42 and 1.90 gCO 2 m −2 , depending on which NGS definition is used. Our results highlight the need to explicitly define the NGS based on available climatic parameters to account for regional climate and ecosystem variability.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».