MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4321495459 · doi:10.5194/egusphere-egu23-2845

Dynamics of pyrogenic carbon in permafrost-affected soils on short- and long-timescales

2023· preprint· en· W4321495459 sur OpenAlexaboutno aff
Marcus Schiedung, Philippa Ascough, Severin-Luca Bellè, Robert Hilton, Carmen Hoeschen, Steffen A. Schweizer, Samuel Abiven

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostSoil waterOrganic matterEnvironmental scienceTotal organic carbonTaigaSoil carbonSoil organic matterBorealCarbon cycleNutrientEnvironmental chemistrySoil scienceEcosystemGeologyEcologyChemistryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfires occur regularly in boreal forests of Northern Canada and are increasing in frequency and intensity due to the impacts of projected global climate change. A by-product of these forest fires is pyrogenic carbon (PyC) as a residue of incomplete combustion. The short-and long-term dynamics of this important soil organic carbon (SOC) pool in permafrost-affected mineral soils, however, is largely unknown. Here we studied eleven boreal forest soils at distinct landscape positions under continuous (northern sites) and discontinuous (southern sites) permafrost. In these we assessed the short-term fate of 13C-labeled PyC and its precursor grass organic matter over two year in-situ soil core incubations. Further, we isolated PyC by hydrogen pyrolysis (PyCHyPy) for quantification and radiocarbon measurements to investigate long-term pools across the landscape.Losses of PyC after two years were dominated by decomposition with up to three times more PyC losses at northern sites (36%) compared to the southern sites (11%). The losses of the grass organic matter were substantial (69-84%) but losses were larger in southern soils. The PyC persistence depended on site and soil specific properties and not solely on its chemical resistance. Fresh PyC was increasingly decomposition in nutrient limited mineral soils under continuous permafrost, indicating that polyaromatic compounds can act as a nutrient source. Mineral interactions were important and contributed to the stabilization of ~40% of recovered PyC. Mineral-associated PyC mainly remained in particulate forms as identified on the microscale using NanoSIMS. Beside large grass organic matter losses, remaining fractions were recovered predominantly as particles in northern soils but highly dispersed on mineral surfaces in the southern soils on the microscale. Our results highlight that permafrost-affected boreal forest soils are sensitive to fresh PyC and organic matter inputs with substantial losses by decomposition even under continuous permafrost conditions with unique stabilisation mechanisms at the organo-mineral interface.On the long-term, we identified that the native PyCHyPy represents a millennial age carbon pool with significantly higher ages in continuous (5.5-7.8 cal. ka BP; F14C=0.44-0.54) than in discontinuous (1.2-2.2 cal. ka BP; F14C=0.76-0.88) permafrost soils in 0-15 cm soil depth. The PyCHyPy was markedly older than the bulk SOC (modern with F14C=0.65-1.11). With soil depths, PyCHyPy ages increased to >18 cal. ka BP (F14C<0.10) in cryoturbated soils. In accordance with the age, the PyCHyPy stocks were larger at northern (3.4 ± 0.3 Mg PyCHyPy ha-1) compared to southern (1.4 ± 0.1 Mg PyCHyPy ha-1) sites. The PyCHyPy stocks were found to be independent of permafrost intensity and landscape position within the regions and did not reflect observed SOC variability. By considering the results of the two-year incubation with the long-term observations, we identified that the processes on different temporal scales are not directly linked. A better understanding of PyC dynamics along temporal and spatial scales is required to evaluate soil carbon feedbacks of high-latitude soils with global warming and associated permafrost thaw and shifts in vegetation and wildfire regimes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate change and permafrost→Travaux en français237 207→