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Enregistrement W4221070204 · doi:10.5194/egusphere-egu22-4211

Long lasting greenhouse gas emissions beyond abrupt permafrost thaw event in permafrost peatlands

2022· preprint· en· W4221070204 sur OpenAlexaff
Hanna Lee, Casper T. Christiansen, Inge Althuizen, Anders Michelsen, Peter Dörsch, Sebastian Westermann, David Risk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostPeatEnvironmental scienceMireGreenhouse gasSphagnumThermokarstPlateau (mathematics)Vegetation (pathology)Carbon cycleHydrology (agriculture)Soil carbonEcosystemSoil waterEcologySoil scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abrupt permafrost thawing is expected to release large amounts of greenhouse gasses to the atmosphere, creating a positive feedback to climate warming. There is, however, still large uncertainty in the timing, duration, magnitude, and mechanisms controlling this process, which hampers accurate quantification of permafrost carbon climate feedback cycles. The current understanding supports that abrupt permafrost thaw will lead to surface inundation and create anaerobic landscapes, which dominantly produce methane during the decomposition process. Over time, natural succession and vegetation growth may decrease methane release and increase net carbon uptake. We investigated how rapid permafrost thawing and subsequent natural succession over time affect CO2, CH4, and N2O release at a field site in northern Norway (69ᵒN), where recent abrupt degradation of permafrost created thaw ponds in palsa peat plateau-mire ecosystems. The site exhibits a natural gradient of permafrost thaw, which also corresponds to a strong hydrological gradient (i.e. dry peat plateau underlain by intact permafrost, seasonally inundated thaw slumps, thaw ponds, and natural succession ponds covered by sphagnum and sedges). Since 2017, we used a range of manual and automated techniques to measure changes in vegetation, soil and water microclimate, biogeochemistry, and soil CO2, CH4, and N2O concentrations and fluxes across the permafrost thaw gradient. In the three-year observations, we show that abrupt permafrost thaw and land surface subsidence – both intermediate slumping and pond formation – increase net annual carbon loss. Permafrost thaw accelerated CO2 release greatly in thaw slumps (177.5 gCO2 m-2) compared to intact permafrost peat plateau (59.0 gCO2 m-2). During the growing season, peat plateau was a small sink of atmospheric CH4 (-2.5 gCH4 m-2), whereas permafrost thaw slumping and pond formation increased CH4 release dramatically (ranging from 9.7 to 36.1 gCH4 m-2). Furthermore, CH4 release continues to increase even in natural succession pond likely due to aerenchyma transport of CH4 from deeper soil. The overall N2O release was negligeable except in the bare soil peat plateau. The net radiative forcing of ecosystem carbon balance will depend on the carbon uptake from the natural succession of vegetation, but we show that greenhouse gas emissions continue to increase beyond abrupt permafrost thaw event towards natural succession.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
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