Linking Dissolved Organic Matter to CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub> Concentrations in Canadian and Chilean Peatland Pools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peatland open‐water pools can be net carbon (C) emitters within heterogeneous peatland ecosystems that are generally net C sinks. However, the intra‐ and inter‐regional patterns and drivers of CO 2 and CH 4 production, as well as their link with dissolved organic matter (DOM) quality and quantity, remain poorly understood. We analyzed a range of optical characteristics and chemical variables controlling DOM and CO 2 and CH 4 concentrations in peatland pools across two regions with contrasting geographical properties (i.e., climate, topography, morphometry, and vegetation cover) of eastern Canada and Chilean Patagonia. We found inter‐regional patterns in CO 2 , CH 4 and DOM concentrations and composition that were coherent with patterns in mean annual temperature and precipitation, and vegetation cover. Cross‐regional patterns of CO 2 and CH 4 were driven by morphometry, vegetation cover, and protein‐like DOM composition, a proxy of high biological activity, whereas temporal variations of CO 2 and CH 4 concentrations were further influenced by seasonal changes in humic‐like DOM composition, dissolved organic carbon and nutrients (i.e., total phosphorus and total nitrogen) concentrations, as well as pH and oxygen levels. Our results suggest that geophysical constraints associated with local peat and pool characteristics as well as climate patterns are major drivers of DOM and greenhouse gases concentrations and the links between them in broadly distributed peatland pools.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».