Soil CO2 Emission Largely Dominates the Total Ecosystem CO2 Emission at Canadian Boreal Forest
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Notice bibliographique
Résumé
The natural carbon dioxide (CO 2 ) emission from the ecosystem, also termed as the ecosystem respiration (R eco ), is the primary natural source of atmospheric CO 2 . The contemporary models rely on empirical functions to represent decomposition of litter with multiple soil carbon pools decaying at different rates in estimating R eco variations and its partitioning into autotrophic (R a ) (originating from plants) and heterotrophic (originating mostly from microorganisms) respiration (R h ) in relation to variation in temperature and soil water content. Microbially-mediated litter decomposition scheme representation are not very popular yet. However, microbial enzymatic processes play integral role in litter as well as soil organic matter (SOM) decomposition. Here we developed a mechanistic model comprising of multiple hydro-biogeochemical modules in the soil and water assessment tool (SWAT) code to explicitly incorporate microbial-enzymatic litter decomposition and decomposition of SOM for separately estimating regional-scale R a , R h and R eco . Modeled annual mean R eco values are found varying from 1,600 to 8,200 kg C ha −1 yr −1 in 2000–2013 within the boreal forest covered sub-basins of the Athabasca River Basin (ARB), Canada. While, for the 2000–2013 period, the annual mean R a , R h and soil CO 2 emission (R s ) are varying within 800–6,000 kg C ha −1 yr −1 , 700–4,200 kg C ha −1 yr −1 and 1,200–5,000 kg C ha −1 yr −1 , respectively. R s generally dominates R eco with nearly 60–90% contribution in most of the sub-basins in ARB. The model estimates corroborate well with the site-scale and satellite-based estimates reported at similar land use and climatic regions. Mechanistic modeling of R eco and its components are critical to understanding future climate change feedbacks and to help reduce uncertainties particularly in the boreal and subarctic regions that has huge soil carbon store.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 découle