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Enregistrement W4392595610 · doi:10.5194/egusphere-egu24-4204

Process-based modelling of long-term carbon dynamics in a temperate swamp peatland

2024· preprint· en· W4392595610 sur OpenAlexaffabout
Oluwabamise Lanre Afolabi, Hongxing He, Maria Strack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwampPeatTerm (time)Temperate climateEnvironmental scienceEcologyForest dynamicsGeographyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperate swamps hold substantial carbon (C) in their standing biomass and can potentially accumulate peat. In Southern Ontario, Canada, swamp peats are estimated to store ~1.1 Pg C, with this C accumulation supported by distinct hydroclimatic conditions. Previous studies on swamps C fluxes are mostly based on short-term (30 years) interactions and feedbacks that exist between temperate swamp C flux and biophysical conditions. In this study, we adopted a process-based model (CoupModel, www.coupmodel.com) to simulate daily plant processes, energy, water, and C fluxes in one of the most well-preserved swamps in Southern Ontario, Beverly Swamp, over a 40-year period (1983-2023). CoupModel reproduced the measured C flux and controlling variables with (coefficient of determination, R2) values of 0.75, 0.94 & 0.6 for soil respiration, surface soil temperature (0-5 cm) and water table depth, respectively. Analysis of the interrelationships (R2 values) between the simulated carbon flux and biophysical conditions showed that 88%, 51%, 31%, 68% of soil respiration rates were explained by soil surface temperature, soil volumetric moisture contents (0-30 cm), water table depth and gross primary productivity, respectively. Our model simulation showed the swamp’s C uptake capacity, as net ecosystem exchange, dwindled over the simulated period but it was a net C sink in most years. This decreasing trend can be attributed to warmer and drier conditions in the region, which may be exacerbated with future climate change predictions. Overall, the study shows that processed-based models (CoupModel) are effective tools for improving our understanding of long-term C dynamics of temperate forested wetlands and the interactions that exist between C flux components and abiotic conditions. This has implications for informed decision-making on the management of temperate swamp ecosystems and the C stored within them.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission2
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