Vegetation structure and soil organic carbon storage across northern forest-tundra ecotones in continuous permafrost
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is altering northern vegetation structure and below-ground carbon storage. Expanding forest and shrub cover has decreased soil organic carbon (SOC) storage in some parts of the forest-tundra ecotone. In this study, we linked measurements of SOC with terrain and vegetation structure derived from drone imagery across treelines underlain by continuous permafrost in the Northwest Territories, Canada. We classified sites into three treeline types representing differences in vegetation productivity and topography. Between treeline types, we observed differences in C:N ratios and organic matter depth related to the rate of soil carbon turnover and SOC storage. Overall, SOC showed small positive relationships with tree stem density and average canopy height. We did not find evidence that expanding tree- and shrublines would result in losses of SOC storage in our study area. Instead, topography and landscape drainage patterns, rather than vegetation structure may be more important predictors of SOC storage. We used medium resolution satellite data to extend predictions of treeline type across our study area. The majority of predicted treelines (82%) showed positive relationships between vegetation height and SOC storage. Our findings highlight the value of integrating vegetation structure and landscape features in understanding carbon dynamics in the forest-tundra ecotone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».