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Enregistrement W4253230646 · doi:10.5194/essd-2020-307

FLUXNET-CH4: A global, multi-ecosystem dataset and analysis of methane seasonality from freshwater wetlands

2021· preprint· en· W4253230646 sur OpenAlexafffund
Kyle Delwiche, Sara Knox, Avni Malhotra, Etienne Fluet‐Chouinard, Gavin McNicol, Sarah Féron, Zutao Ouyang, Dario Papale, Carlo Trotta, Eleonora Canfora, You-Wei Cheah, Danielle Christianson, M. Carmelita R. Alberto, Pavel Alekseychik, Mika Aurela, Dennis Baldocchi, Sheel Bansal, David P. Billesbach, Gil Bohrer, Rosvel Bracho, Nina Buchmann, David I. Campbell, Gerardo Celis, Jiquan Chen, Weinan Chen, Housen Chu, Higo J. Dalmagro, Sigrid Dengel, Ankur R. Desai, Matteo Detto, A. J. Dolman, Elke Eichelmann, E. S. Euskirchen, Daniela Famulari, Thomas Friborg, Kathrin Fuchs, Mathias Goeckede, Sébastien Gogo, Mangaliso J. Gondwe, Jordan P. Goodrich, Pia Gottschalk, Scott L. Graham, Martin Heimann, Manuel Helbig, Carole Helfter, Kyle S. Hemes, Takashi Hirano, David Y. Hollinger, Lukas Hörtnagl, Hiroki Iwata, Adrien Jacotot, Joachim Jansen, Gerald Jurasinski, Minseok Kang, Kuno Kasak, John King, Janina Klatt, Franziska Koebsch, Ken W. Krauss, Derrick Y.F. Lai, Ivan Mammarella, Giovanni Manca, Luca Belelli Marchesini, Jaclyn Hatala Matthes, Trofim Maximon, Lutz Merbold, Bhaskar Mitra, Timothy H. Morin, Eiko Nemitz, Mats B. Nilsson, Shuli Niu, Walter C. Oechel, Patricia Y. Oikawa, Keisuke Ono, Matthias Peichl, Olli Peltola, Michele L. Reba, Andrew D. Richardson, W. J. Riley, Benjamin R. K. Runkle, Youngryel Ryu, Torsten Sachs, Ayaka Sakabe, Camilo Rey‐Sánchez, Edward A. G. Schuur, Karina V. R. Schäfer, Oliver Sonnentag, Jed P. Sparks, Ellen Stuart‐Haëntjens, Cove Sturtevant, Ryan C. Sullivan, Daphne Szutu, Jonathan E. Thom, Margaret Torn, Eeva‐Stiina Tuittila, Jessica A. Turner, Masahito Ueyama, Alex Valach, Rodrigo Vargas, Andrej Varlagin, Alma Vázquez‐Lule, Joseph Verfaillie, Timo Vesala, George L. Vourlitis, Eric J. Ward, Christian Wille, Georg Wohlfahrt, Guan Xhuan Wong, Zhen Zhang, Donatella Zona, Lisamarie Windham‐Myers, Benjamin Poulter, Robert B. Jackson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversité de MontréalDalhousie UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchNatural Environment Research CouncilJapan Society for the Promotion of ScienceHorizon 2020 Framework ProgrammeCalifornia Department of Fish and WildlifeOffice of ScienceNational Research FoundationSight Research UKNational Research Foundation of KoreaNational Institute of Food and AgricultureCanada Research ChairsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungU.S. Geological SurveyDepartment of Water ResourcesU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore FoundationU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésFluxNetEnvironmental scienceWetlandSeasonalityEddy covarianceEcosystemBiomeAtmospheric sciencesClimatologyEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Methane (CH4) emissions from natural landscapes constitute roughly half of global CH4 contributions to the atmosphere, yet large uncertainties remain in the absolute magnitude and the seasonality of emission quantities and drivers. Eddy covariance (EC) measurements of CH4 flux are ideal for constraining ecosystem-scale CH4 emissions, including their seasonality, due to quasi-continuous and high temporal resolution of flux measurements, coincident measurements of carbon, water, and energy fluxes, lack of ecosystem disturbance, and increased availability of datasets over the last decade. Here, we 1) describe the newly published dataset, FLUXNET-CH4 Version 1.0, the first global dataset of CH4 EC measurements (available at https://fluxnet.org/data/fluxnet-ch4- community-product/). FLUXNET-CH4 includes half-hourly and daily gap-filled and non gap-filled aggregated CH4 fluxes and meteorological data from 79 sites globally: 42 freshwater wetlands, 6 brackish and saline wetlands, 7 formerly drained ecosystems, 7 rice paddy sites, 2 lakes, and 15 uplands. Then, we 2) evaluate FLUXNET-CH4 representativeness for freshwater wetland coverage globally, because the majority of sites in FLUXNET-CH4 Version 1.0 are freshwater wetlands and because freshwater wetlands are a substantial source of total atmospheric CH4 emissions; and 3) provide the first global estimates of the seasonal variability and seasonality predictors of freshwater wetland CH4 fluxes. Our representativeness analysis suggests that the freshwater wetland sites in the dataset cover global wetland bioclimatic attributes (encompassing energy, moisture, and vegetation-related parameters) in arctic, boreal, and temperate regions, but only sparsely cover humid tropical regions. Seasonality metrics of wetland CH4 emissions vary considerably across latitudinal bands. In freshwater wetlands (except those between 20° S to 20° N) the spring onset of elevated CH4 emissions starts three days earlier, and the CH4 emission season lasts 4 days longer, for each degree C increase in mean annual air temperature. On average, the onset of increasing CH4 emissions lags soil warming by one month, with very few sites experiencing increased CH4 emissions prior to the onset of soil warming. In contrast, roughly half of these sites experience the spring onset of rising CH4 emissions prior to the spring increase in gross primary productivity (GPP). The timing of peak summer CH4 emissions does not correlate with the timing for either peak summer temperature or peak GPP. Our results provide seasonality parameters for CH4 modeling, and highlight seasonality metrics that cannot be predicted by temperature or GPP (i.e., seasonality of CH4 peak). The FLUXNET-CH4 dataset provides an open-access resource for CH4 flux synthesis, has a range of applications, and is unique in that it includes coupled measurements of important CH4 drivers such as GPP and temperature. Although FLUXNET-CH4 could certainly be improved by adding more sites in tropical ecosystems and by increasing the number of site-years at existing sites, it is a powerful new resource for diagnosing and understanding the role of terrestrial ecosystems and climate drivers in the global CH4 cycle. All seasonality parameters are available at https://doi.org/10.5281/zenodo.4408468. Additionally, raw FLUXNET-CH4 data used to extract seasonality parameters can be downloaded from https://fluxnet.org/data/fluxnet-ch4-community-product/, and a complete list of the 79 individual site data DOIs is provided in Table 2 in the Data Availability section of this document.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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