Peatland Heterogeneity Impacts on Regional Carbon Flux and its Radiative Effect within a Boreal Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Peatlands, with high spatial variability in ecotypes and microforms, constitute a significant part of the boreal landscape and play an important role in the global carbon (C) cycle. However, the effects of this peatland heterogeneity within the boreal landscape are rarely quantified. Here, we use field-based measurements, high-resolution land cover classification, and biogeochemical and atmospheric models to estimate the atmosphere-ecosystem C fluxes and corresponding radiative effect (RE) for a boreal landscape (Kaamanen) in northern Finland. Our result shows that the Kaamanen catchment currently functioned as a sink of carbon dioxide (CO<sub>2</sub>) and a source of methane (CH<sub>4</sub>). Peatlands (26% of the area) contributed 22% of the total CO<sub>2</sub> uptake and 89% of CH<sub>4</sub> emissions; forests (61%) accounted for 78% of CO<sub>2</sub> uptake and offset 6% of CH<sub>4</sub> emissions; water bodies (13%) offset 7% of CO<sub>2</sub> uptake and contributed 11% of CH<sub>4</sub> emissions. The heterogeneity of peatlands accounted for 11%, 88%, and 75% of the area-weighted variability (deviation from the area-weighted mean among different land cover types (LCTs) within the catchment) in CO<sub>2</sub> flux, CH<sub>4</sub> flux, and the combined RE of CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub> exchanges over the 25-yr time horizon, respectively. Aggregating peatland LCTs or misclassifying them as non-peatland LCTs can significantly (<em>p</em> < 0.05) bias the regional CH<sub>4</sub> exchange and RE estimates, while differentiating between drier non-inundated and wetter inundated peatlands can effectively reduce the bias. Current land cover products lack such details in peatland heterogeneity, which would be needed to better constrain boreal C budgets and global C-climate feedbacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».