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Enregistrement W4248638722 · doi:10.13031/2013.20291

CLIMATE - CARBON DYNAMICS IN NORTHERN PEATLANDS

2013· article· en· W4248638722 sur OpenAlexaboutno aff
N.T. Roulet, S. Frolking, P. Lafleur, T. Moore, and P. Richard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatEnvironmental scienceCarbon sinkGreenhouse gasCarbon cycleSink (geography)WetlandClimate changeBiosphereCarbon fibersAtmospheric sciencesMireDissolved organic carbonCarbon dioxideEcosystemEcologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern wetlands contain 30% of the worlds terrestrial carbon store and are believed to be a contemporary sink of CO2 (0.1 to 0.5 Pg C yr-1) and a source of CH4 (10 C 30 Tg C yr-1). Until recently, most of the studies on the atmosphere-biosphere exchange of greenhouse gases from northern peatlands were short-term and seasonal, and there were few models of peatland carbon cycling that could be used in climate simulations. In 1998 the Peatland Carbon Study began continuous measurements of the carbon dynamics of a northern peatland. This research has continued, now as part of the Fluxnet Canada Research Network. As part of the Land Surface Processes node of the former Climate Research Network and now as an integral part of the Global Canadian Coupled Carbon Climate Model research network, we have developed several ecosystem models to simulation the response of northern peatlands to climate variability and change. The continuous measurements indicate that over a six-year, the C balance can be either positive (source to the atmosphere) or negative (net sink). Further our results show that one or two years worth on measurements are inadequate to conclude the role of a peatland as a sink or source, and that a C balance without the inclusions of the losses of C via the export of dissolved organic carbon (DOC) and/or CH4, is too uncertainty to be useful in climate-greenhouse gas exchange assessments. Development, evaluation and sensitivity analysis of two different process models, the Peatland Carbon Simulator (PCARS), and a more recent McGill Wetland Model (McWM), show the critical importance of climate, hydrology and plant community structure to simulating peatland greenhouse gas exchanges. If the hydrology of a peatland can not be simulated with reasonable success C e.g. water table evaluation with 0.1 m accuracy, then the results of the ecosystems models are too large to help in climate and greenhouse gas assessments. This presents a huge challenge for the peatland modelling community. We have been reasonably successful in simulated peatland hydrology and surface climate for northern bogs and mineral poor fens using a wetland version of the Canadian Land Surface Scheme at a point, but scaling the models to the region and global remains elusive. Using a long-term paleo-ecological model for northern peatlands, the Peat Accumulation Model (PAM), and a very simple carbon cycle and radiative forcing model, we have examined how the sink/source function of northern peatlands involving multiple greenhouse gases C e.g. CO2 and CH4, can be assessed. We have concluded, in all but constant conditions, the Global Warming Potential, that is widely used by the peatland community, is not a particularly, appropriate metric.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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