Climate and hydrology control apparent rates of peat accumulation across Europe
Notice bibliographique
Résumé
Peat accumulates when there is a positive mass balance between plant productivity inputs and litter/peat decomposition losses. Here we examine apparent peat accumulation rates (aPAR) during the last two millennia from 28 well-dated European peatlands and find them to range between 0.005 and 0.448 cm yr-1 (mean = 0.118 cm yr-1). Our work provides important context for the commonplace assertion that peatlands accumulate at ~1mm per year. We find that relationships between aPAR and climatic variables are generally weak – summer temperature is the only significant climatic control on aPAR across our European sites. aPAR tends to be higher when water-table depth (reconstructed from testate-amoeba subfossils) is within 5-10 cm of the peatland surface. When a Generalized Additive Model and Gaussian Response Curve are fitted to the data, both methods show that the optimal water-table depth for highest aPAR is ~10 cm. aPAR is generally lower when water table depths are 25 cm, which may relate to a decrease in plant productivity and increased decomposition losses, respectively. These findings corroborate contemporary experimental studies which examined the relationship between peatland water-table depth, or the thickness of the aerobic surface layer (the ‘acrotelm’), and the rate of peat formation. Our work suggests that for European peat bogs, an average water-table depth of ~10 cm is optimal to enable rapid peat growth and therefore carbon sequestration in the long term. This has important implications for peatland restoration and rewetting strategies, in our global efforts to mitigate climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».