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Enregistrement W4408433019 · doi:10.5194/egusphere-egu25-11827

Northern peatlands under fire: Projecting smouldering combustion loss in an uncertain future with implications for atmospheric metal emissions

2025· preprint· en· W4408433019 sur OpenAlexaff
Paul Moore, Colin P. R. McCarter, Owen F. Sutton, J. M. Waddington

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensNipissing UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatEnvironmental scienceCombustionAtmospheric emissionsEarth scienceAtmospheric sciencesGeologyGeographyChemistryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peatland ecosystems, while covering only ~3% of the land surface area, are globally-important sinks of atmospheric carbon dioxide and regionally-important sinks of pollutants such as toxic metals and metalloids. While metal concentrations in peatlands are generally low, concentrations can be far higher near current and historic industrial centres, particularly in the upper few decimetres of the peat profile. Under normal conditions these metals remain safely sequestered in the peat. However, there is concern that, in addition to direct carbon emissions, peatland wildfires could represent a major pathway for metal mobilization and transport. Moreover, peat fires are dominated by smouldering, which is a low temperature combustion that leads to high concentrations of particulate matter within the smoke, representing a major health risk for communities impacted by wildfire smoke plumes. With projected future climate change, annual area burned and subsequent carbon emissions are expected to rise, with drastic increases associated with high climate-forcing scenarios. In addition to greater area burned, higher evaporative losses associated with warming conditions may lead to increased peat smouldering vulnerability during wildfire. However, differences in local climate, projected changes in precipitation, and peatland type may have strong regionally-dependent mitigating effects. Using the MODIS burned area product, we first develop an empirical relationship between current average area burned and regional climate. Using the climate-driven relationship, we estimate future changes in area burned from multiple climate models (CMIP6 GCMs) and across several climate-forcing scenarios (SSP 2-4.5, 3-7.0,and 5-8.5). In addition to changes in area burned, peat smouldering carbon loss is evaluated by simulating peat moisture profiles using HYDRUS-1D within a phase-space defined by evaporative demand and water table (WT) position. Under contemporary conditions, peat smouldering loss is concordant with the depth of peat that exceeds a critical soil water tension threshold under steady state conditions using the mean WT position. The impacts of climate change on smouldering carbon loss is then estimated based on the change in position within the evaporative demand–WT phase space. Peatland WT sensitivity to temperature and precipitation are taken from the literature and used to estimate changes in WT based on GCM projections across SSPs. Combined with published data on peatland type and location, we produce some of the first ever hemisphere-wide estimates of northern peatland carbon loss from smouldering due to climate change. These spatially explicit results are used to highlight regions of overlap between increased burn area and severity with areas of high peat metal contamination. Taken together with estimates of particulate emissions from smouldering combustion, we provide an estimate of how climate change may increase global particulate matter emissions from northern peatlands. Moreover, uncertainty in the empirical relation and inter-model variability are used to quantify the confidence intervals for both projected area burned, peat burn severity, and thus particulate matter emissions, in order to highlight where future efforts are best focused for improving robustness of future projections.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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