Importance of short‐term variations in greenhouse gas emission and cycling along agricultural riparian zone soils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Riparian zones and drainage ditch ecosystems are numerous in many agroecosystems throughout the world and provide ecosystem services including carbon sequestration and greenhouse gas (GHG) regulation. These features are important for sustainability goals and GHG accounting to help meet emission targets expected for the agricultural sector. Short‐term variations in GHG fluxes have been shown to be important but overall are not well quantified. In order to accurately perform GHG accounting, high‐temporal‐resolution gas effluxes must be quantified to capture true flux variability. In this study, carbon dioxide (CO 2 ), oxygen (O 2 ), methane (CH 4 ), and nitrous oxide (N 2 O) concentrations and surface effluxes were monitored with an average temporal resolution of 4 h. Measurements were taken from May to November 2021 at the shoulder and bank of an active, arborous, agricultural riparian zone in an experimental watershed in eastern Ontario, Canada. Shoulder and bank soils contributed similar total CO 2 and CH 4 surface fluxes, where the bank soils sequestered 1.16 g CH 4 m −2 and emitted 19.51 kg CO 2 m −2 , and the shoulder sequestered 1.20 g CH 4 m −2 and emitted 20.77 kg CO 2 m −2 . Statistical analyses reveal that irregular short‐term changes in subsurface concentrations are the stronger periodic components compared to long‐term changes and often result in changes in surface fluxes. Significant short‐term variations in GHG fluxes were observed associated with rewetting events after dry periods and with a rising water table. If these considerable short‐term variations are neglected in sampling, uncertainty will be introduced in measured surface fluxes and subsurface soil gas concentrations, which can influence the accuracy of GHG accounting.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».