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Enregistrement W4315434541 · doi:10.1029/2021gb007255

Global Climate Change Increases Terrestrial Soil CH<sub>4</sub> Emissions

2023· article· en· W4315434541 sur OpenAlexaff
Jiahuan Guo, Huili Feng, Changhui Peng, Xuan Xu, Xuehong Ma, Li Li, Daniel Kneeshaw, Honghua Ruan, Hongqiang Yang, Weifeng Wang

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité 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 scienceTerrestrial ecosystemEcosystemWetlandPrecipitationSoil waterClimate changeGreenhouse gasGlobal warmingSink (geography)Atmospheric sciencesRadiative forcingEcologySoil scienceGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increased greenhouse gas emissions are causing unprecedented climate change, which is, in turn, altering emissions and removals (referring to the oxidation of atmospheric CH4 by methanotrophs within the soil) of the atmospheric CH4 in terrestrial ecosystems. In the global CH4 budget, wetlands are the dominant natural source and upland soils are the primary biological sink. However, it is unclear whether and how the soil CH4 exchanges across terrestrial ecosystems and the atmosphere will be affected by warming and changes in precipitation patterns. Here, we synthesize 762 observations of in situ soil CH4 flux data based on the chamber method from the past three decades related to temperature and precipitation changes across major terrestrial ecosystems worldwide. Our meta‐analysis reveals that warming (average warming of +2°C) promotes upland soil CH4 uptake and wetland soil CH4 emission. Decreased precipitation (ranging from −100% to −7% of local mean annual precipitation) stimulates upland soil CH4 uptake. Increased precipitation (ranging from +4% to +94% of local mean annual precipitation) accelerates the upland soil CH4 emission. By 2100, under the shared socioeconomic pathway with a high radiative forcing level (SSP585), CH4 emissions from global terrestrial ecosystems will increase by 22.8 ± 3.6 Tg CH4 yr−1 as an additional CH4 source, which may be mainly attributed to the increase in precipitation over 30°N latitudes. Our meta‐analysis strongly suggests that future climate change would weaken the natural buffering ability of terrestrial ecosystems on CH4 fluxes and thus contributes to a positive feedback spiral.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,008
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations58
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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