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Enregistrement W4408363402 · doi:10.5194/egusphere-2025-1052

Regional synthesis and mapping of soil organic carbon and nitrogen stocks at the Canadian Beaufort coast

2025· preprint· en· W4408363402 sur OpenAlexaffabout
Julia Wagner, Juliane Wolter, Justine Ramage, Victoria Martin, Andreas Richter, Niek Jesse Speetjens, Jorien E. Vonk, Rachele Lodi, Annett Bartsch, Michael Fritz, Hugues Lantuit, Gustaf Hugelius

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHorizon 2020VetenskapsrådetDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBeaufort seaSoil carbonNitrogenEnvironmental scienceCarbon stockCarbon fibersBeaufort scaleOceanographyGeographyGeologySoil scienceClimate changeChemistrySoil waterComputer scienceSea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Permafrost soils are particularly vulnerable to climate change. To assess and improve estimations of carbon (C) and nitrogen (N) budgets it is necessary to accurately map soil carbon and nitrogen in the permafrost region. In particular, soil organic carbon (SOC) stocks have been predicted and mapped by many studies from local to pan-Arctic scales. Several studies have been carried out at the Canadian Beaufort Sea coast, though no regional synthesis of terrestrial carbon stocks based on spatial modelling has been conducted yet. This study synthesises available field data from the Canadian coastal plain and uses it to map regional SOC and N stocks using the machine learning algorithm random forest and environmental variables based on remote sensing data. We explore local differences in soil properties and how soil data distribution across the region affects the accuracy of the predictions of SOC and N stocks. We mapped SOC and N stocks for the entire region and provide separate models for the coastal mainland area and Qikiqtaruk Herschel Island. We assessed performance of different random forest models by using the Area of Applicability (AOA) method. We further applied the quantile regression forest method to the mainland and Qikiqtaruk Herschel Island models for SOC stocks and compared the results with the AOA method. Our results indicate that not only the selection of data is crucial for the resulting maps, but also the chosen covariates, which were picked by the models as most important. The estimated SOC stock for the upper metre is 56.7 ± 5.6 kg m−2 and the N stock 2.19 ± 0.51 kg m−2. The average SOC stocks vary significantly when including or excluding data in the predictive models. Qikiqtaruk Herschel Island is geologically different from the coastal mainland and has lower SOC stocks. Including Qikiqtaruk Herschel Island soil data to predict SOC stocks at the mainland has large impact on the results. Differences in N stocks were not as dependent on the location as SOC stocks and rather differences between individual studies occurred. The results of the separate models show 36.2 ± 5.7 kg C m−2 and 2.66 ± 0.39 kg N m−2 for Qikiqtaruk Herschel Island and 57.2 ± 4.5 kg C m−2 and 2.17 ± 0.50 kg N m−2 for the mainland. Our results diverge from previous studies of lower resolution, showing the added regional-scale accuracy and precision that can be achieved at intermediate resolution and with sufficient field data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
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