Effect of peat burn severity on peatland DOC concentration and DOM composition exported following wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is increasing boreal biome drying, area-burned, wildfire intensity, and burn severity as evidenced by the unprecedented 2023 Canadian wildfire season (>15 Mha burned). Of particular concern in boreal wildfires are deep burning smouldering peat fires that can switch peatlands to net emitters of atmospheric carbon. Less studied are the effects of peat fires on water-borne carbon and the deleterious impacts on downstream water quality as the burned area recovers post-fire. To better understand the impacts of wildfires on northern peatlands, we investigated the effects of varying peat burn severities on the dissolved organic carbon (DOC) concentration and composition of dissolved organic matter (DOM) exported from peatlands located in Ontario's Boreal Shield ecozone. Using a paired peatlands approach with twelve peatlands of comparable size and catchment, runoff and water quality were measured within the footprint of the Parry Sound #33 wildfire (burned) and near Dinner Lake (unburned). Over three years (2021-2023), exported DOC concentrations decreased with increasing burn severity but the composition of DOM varied across burn severities. Spectral slope (SR), SUVA254, and humification index (HIX) were utilized to assess DOM composition. Lower HIX and higher SR values were observed indicating smaller, less humified DOM as burn severity increased. SUVA254, however, showed no strong trends across burn severities suggesting that returning vegetation composition may have a strong control on DOM composition. Considering that climate change is increasing burn severity, the recovery of burned peatlands may play a large role in the export of DOC concentration and DOM composition post-wildfire.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».