Carbon Stocks and Fluxes From a Boreal Conifer Swamp: Filling a Knowledge Gap for Understanding the Boreal C Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The carbon (C) dynamics of boreal coniferous swamps are a largely understudied component of wetland carbon cycling. We investigated the above‐ and below‐ground carbon stocks and growing season carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) fluxes from a representative boreal coniferous swamp in northern Alberta, Canada in 2022. Tree inventories, understory vegetation biomass and peat cores were collected across three sub‐sites within the broader swamp, with gas flux collars placed in the dominant plant communities present. Alongside the C flux measurements, environmental variables such as water table depth, soil temperature and growing season understory green leaf phenology were measured. Our results show that these boreal coniferous swamps store large volumes of organic C in their biomass and soil (134 kg C m−2), comparable with other wetland and forest types, although 95% of the total C stock at our site was within the soil organic carbon. We also found that understory CO2 and CH4 fluxes indicated that the ground layer of the site is a source of greenhouse gases (GHGs) to the atmosphere across the growing season. However, we did not measure litterfall input, tree GHG fluxes or net primary productivity of the overstory, therefore we are not able to say whether the site is an overall source of C to the atmosphere. This study provides a much‐needed insight into the C dynamics of these under‐valued wetland ecosystems, and we highlight the need for a coordinated effort across boreal regions to try to improve inventories of C stocks and fluxes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».