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Enregistrement W4392600384 · doi:10.5194/egusphere-egu24-5924

How will climate warming impact winter CO2 emissions from northern peatlands?

2024· preprint· en· W4392600384 sur OpenAlexaffabout
Fereidoun Rezanezhad, Arash Rafat, Eunji Byun, Stephanie Slowinski, Katie Hettinga, Saraswati Saraswati, Bhaleka Persaud, William L. Quinton, Elyn Humphreys, Kara L. Webster, Haojie Liu, Bernd Lennartz, Maria Strack, Philippe Van Cappellen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceWilfrid Laurier UniversityNatural Resources CanadaCarleton UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatEnvironmental scienceGreenhouse gasClimate changeClimatologyGlobal warmingClimate simulationAtmospheric sciencesPhysical geographyClimate modelGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s peatlands hold more than half of the organic carbon stocks stored in all Canadian soils. Over 90% of these peatlands are in the boreal and subarctic regions that are undergoing accelerated climate warming. Climate models project that the rate of warming will continue through the 21st century, with the greatest warming occurring during the non-growing season (NGS). Given that NGS carbon dioxide (CO2) emissions are mainly driven by microbial respiration, warming, even at sub-zero temperatures, is expected to increase the CO2 emissions during the NGS. Therefore, understanding the factors that regulate CO2 emissions during the NGS is critical for predicting the fate of the climate-sensitive peat organic carbon stocks. In this presentation, we examine the role of environmental variables in NGS CO2 emissions at a Canadian peatland research site to infer how these emissions may evolve under climate warming scenarios. We developed a support-vector regression machine-learning model whose results imply that soil moisture, soil temperature, snow cover, and photosynthesis are key predictor variables explaining the variability of net ecosystem CO2 fluxes during the NGS. The model was applied to a 13-year (1998-2010) continuous record of eddy covariance flux measurements at the Mer Bleue Bog (located near Ottawa, Canada). The CO2 fluxes were most sensitive to the net radiation above the canopy, wind speed, soil temperature, and soil moisture. Next, we used regional climate projections for the site to forecast future changes in the net ecosystem exchange of CO2 during the NGS. Under the highest radiative forcing scenario, the NGS Mer Bleue peatland CO2 emission rates could experience a 103% increase by 2100. Time permitting, we will also discuss results from a laboratory incubation CO2 experiment with soils from Canadian boreal and temperate peatlands under variable moisture and temperature conditions. The incubation temperature ranged from −10 to +35°C and included freeze–thaw events. The results showed that CO2 production rates increased more sharply with temperature for the boreal peatland soils than the temperate ones. This indicates that boreal peatlands may increase future NGS CO2 losses to a larger degree than temperate peatlands. Our results thus further highlight the potential for a strong positive climate feedback loop from accelerated peatland CO2 emissions. They also point to the need for more realistic representations of northern soil processes in earth system models.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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
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Résumé présentoui

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