Coupled eco-hydrology and biogeochemistry algorithms enable simulation of water table depth effects on boreal peatland net CO <sub>2</sub> exchange
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Water table depth (WTD) effects on net ecosystem CO2 exchange of boreal peatlands are largely mediated by hydrological effects on peat biogeochemistry, and eco-physiology of peatland vegetation. Lack of representation of these effects in carbon models currently limits our predictive capacity for changes in boreal peatland carbon deposits under future drier and warmer climates. We therefore tested whether the effects of WTD variation on net ecosystem CO2 exchange of a Western Canadian boreal fen peatland could be modelled through a process-level coupling of a prognostic WTD dynamic, which arises from equilibrium between vertical and lateral water fluxes, with oxygen transport, which controls energy yields from microbial and root oxidation–reduction reactions, and vascular and non-vascular plant water relations in an ecosystem model ecosys. Ecosys successfully simulated a May–October WTD drawdown by ~ 0.25 m measured in the fen from 2004 to 2008, which was attributed to reduced precipitation relative to evapotranspiration, and reduced lateral recharge relative to discharge. This WTD drawdown hastened oxygen transport to microbial and root surfaces, enabling greater microbial and root energy yields, and peat and litter decomposition, which raised modelled ecosystem respiration (Re) by ~ 0.26 μmol CO2 m−2 s−1 per 0.1 m of WTD drawdown. It also augmented nutrient mineralization, and hence root nutrient availability and uptake, which resulted in improved leaf nutrient (nitrogen) status that facilitated carboxylation, and raised modelled vascular gross primary productivity (GPP) and plant growth. The increase in modelled vascular GPP exceeded declines in modelled non-vascular (moss) GPP due to greater shading from increased vascular plant growth, and moss drying from near surface peat desiccation, thereby causing a net increase in modelled growing season GPP by ~ 0.39 μmol CO2 m−2 s−1 per 0.1 m of WTD drawdown. Similar increases in GPP and Re left no significant WTD effects on modelled seasonal and interannual variations in net ecosystem productivity (NEP). These modelled trends were corroborated against eddy covariance hourly net CO2 fluxes (modelled vs. measured: R2 ~ 0.8, slopes ~ 1 ± 0.1, intercepts ~ 0.05 μmol m−2 s−1), and against other automated chamber, biometric, and laboratory measurements. Modelled drainage as an analog for climate change showed that this boreal peatland would switch from a large carbon sink (NEP ~ 160 g C m−2 yr−1) to carbon neutrality (NEP ~ 10 g C m−2 yr−1) should water table deepened by a further ~ 0.5 m. Therefore, representing the effects of interactions among hydrology, biogeochemistry and plant physiological ecology on ecosystem carbon, water, and nutrient cycling in global carbon models would improve our predictive capacity for changes in boreal peatland carbon sequestration under changing climates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».