Soil CO2 Emission Largely Dominates the Total Ecosystem CO2 Emission at Canadian Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
The natural carbon dioxide (CO2) emission from the ecosystem, also termed as the ecosystem respiration (Reco), is the primary natural source of atmospheric CO2. The contemporary models rely on empirical functions to represent decomposition of litter with multiple soil carbon pools decaying at different rates in estimating Reco variations and its partitioning into autotrophic (Ra) (originating from plants) and heterotrophic (originating mostly from microorganisms) respiration (Rh) 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 Ra, Rh and Reco. Modeled annual mean Reco 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 Ra, Rh and soil CO2 emission (Rs) 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. Rs generally dominates Reco 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 Reco 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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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.
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 ».