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Enregistrement W4387490745 · doi:10.1007/s10533-023-01084-1

Mapping and monitoring peatland conditions from global to field scale

2023· article· en· W4387490745 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiogeochemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversity of SydneyAustralian Research CouncilNatural Environment Research CouncilOrganisation de Coopération et de Développement ÉconomiquesSight Research UK
Mots-clésPeatEnvironmental scienceGreenhouse gasScale (ratio)Environmental resource managementPhysical geographyGeographyGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Peatlands cover only 3–4% of the Earth’s surface, but they store nearly 30% of global soil carbon stock. This significant carbon store is under threat as peatlands continue to be degraded at alarming rates around the world. It has prompted countries worldwide to establish regulations to conserve and reduce emissions from this carbon rich ecosystem. For example, the EU has implemented new rules that mandate sustainable management of peatlands, critical to reaching the goal of carbon neutrality by 2050. However, a lack of information on the extent and condition of peatlands has hindered the development of national policies and restoration efforts. This paper reviews the current state of knowledge on mapping and monitoring peatlands from field sites to the globe and identifies areas where further research is needed. It presents an overview of the different methodologies used to map peatlands in nine countries, which vary in definition of peat soil and peatland, mapping coverage, and mapping detail. Whereas mapping peatlands across the world with only one approach is hardly possible, the paper highlights the need for more consistent approaches within regions having comparable peatland types and climates to inform their protection and urgent restoration. The review further summarises various approaches used for monitoring peatland conditions and functions. These include monitoring at the plot scale for degree of humification and stoichiometric ratio, and proximal sensing such as gamma radiometrics and electromagnetic induction at the field to landscape scale for mapping peat thickness and identifying hotspots for greenhouse gas (GHG) emissions. Remote sensing techniques with passive and active sensors at regional to national scale can help in monitoring subsidence rate, water table, peat moisture, landslides, and GHG emissions. Although the use of water table depth as a proxy for interannual GHG emissions from peatlands has been well established, there is no single remote sensing method or data product yet that has been verified beyond local or regional scales. Broader land-use change and fire monitoring at a global scale may further assist national GHG inventory reporting. Monitoring of peatland conditions to evaluate the success of individual restoration schemes still requires field work to assess local proxies combined with remote sensing and modeling. Long-term monitoring is necessary to draw valid conclusions on revegetation outcomes and associated GHG emissions in rewetted peatlands, as their dynamics are not fully understood at the site level. Monitoring vegetation development and hydrology of restored peatlands is needed as a proxy to assess the return of water and changes in nutrient cycling and biodiversity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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