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Enregistrement W4308529121 · doi:10.1016/j.geoderma.2022.116239

Global estimates of forest soil methane flux identify a temperate and tropical forest methane sink

2022· article· en· W4308529121 sur OpenAlexaff
Huili Feng, Jiahuan Guo, Changhui Peng, Xuehong Ma, Daniel Kneeshaw, Huai Chen, Qiuyu Liu, Mengyao Liu, Cheng Hu, Weifeng Wang

Notice bibliographique

RevueGeoderma · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceSoil waterTemperate climateSoil carbonSink (geography)Temperate forestTaigaForest ecologyTemperate rainforestEcosystemCarbon cycleCarbon sinkTropicsSubtropicsGlobal changeAtmospheric sciencesTropical and subtropical moist broadleaf forestsForestryClimate changeSoil scienceEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest ecosystems play an important role in the global CH4 cycle. Understanding and quantifying the contribution and distribution of CH4 sinks and sources in global forest soils is vital for assessing realistic approaches to climate change mitigation. Here, we compiled a dataset of in situ global forest soil CH4 fluxes from published data, incorporating 772 case studies covering boreal (n = 12), temperate (n = 369), subtropical (n = 208), and tropical (n = 183) forests and spanning 1991–2020 as a basis to build the mixed-effect model. Using the screened best model, we identified the main drivers and predicted the global distribution of the forest soil CH4 flux. Our research revealed that global forest soil CH4 uptake decreased significantly with increasing mean annual temperature (MAT), soil bulk density (BD), soil organic carbon (SOC), and soil total nitrogen (TN) but increased significantly with increasing mean annual precipitation (MAP). The global mean CH4 uptake rate in forest soils was 3.95 ± 1.78 kg CH4 ha−1 yr−1, with the total sink of 14.98 ± 6.75 Tg CH4 yr−1. The soil CH4 sinks in temperate and tropical forests contributed 84 % to the total sink of global forests. The CH4 emission rate in global forest soils averaged 1.12 ± 1.11 kg CH4 ha−1 yr−1, with the total source of 0.14 ± 0.14 Tg CH4 yr−1. Nearly 3 % of the total area of global forest soils was a net CH4 source. In summary, we identified the key drivers of forest soil CH4 flux and improved previous estimates of the global CH4 budget in forest soils. These findings can support decision-making related to forest management and greenhouse gas restrictions.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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