Frozen ponds: production and storage of methane during the Arctic winter in a lowland tundra landscape in northern Siberia, Lena River Delta
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Lakes and ponds play a key role in the carbon cycle of permafrost ecosystems, where they are considered to be hotspots of carbon dioxide CO2 and methane CH4 emission. The strength of these emissions is, however, controlled by a variety of physical and biogeochemical processes whose responses to a warming climate are complex and only poorly understood. Small waterbodies have been attracting an increasing amount of attention since recent studies demonstrated that ponds can make a significant contribution to the CO2 and CH4 emissions of tundra ecosystems. Waterbodies also have a marked effect on the thermal state of the surrounding permafrost; during the freezing period they prolong the period of time during which thawed soil material is available for microbial decomposition. This study presents net CH4 production rates during the freezing period from ponds within a typical lowland tundra landscape in northern Siberia. Rate estimations were based on CH4 concentrations measured in surface lake ice from a variety of waterbody types. Vertical profiles along ice blocks showed an exponential increase in CH4 concentration with depth. These CH4 profiles were reproduced by a 1-D mass balance model and the net CH4 production rates then inferred through inverse modeling. Results revealed marked differences in early winter net CH4 production among various ponds. Initial state ponds underlain by stable permafrost with little or no signs of degradation yielded low net production rates, of the order of 10–11 to 10–10 mol m−2 s−1 (0.01 to 0.14 mgCH4 m−2 d−1). In contrast, advanced state ponds exhibiting clear signs of thermal erosion yielded net CH4 production rates of the order of 10–7 mol m−2 s−1 (140 mgCH4 m−2 d−1). The net production rate per square meter of advanced state ponds exceeded the maximum summer CH4 emission rates per square meter which was measured for the average tundra landscape at the study site. Our results therefore indicate that, once a particular threshold in thermal erosion has been crossed, ponds can develop into major CH4 sources. This implies that any future warming of the climate may result in non-linear CH4 emission behavior in tundra ecosystems.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».