Seasonality of temperature dependence of methane fluxes from natural wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temperature dependence is a crucial parameter in estimating methane (CH 4 ) fluxes from natural wetlands, yet our understanding of this parameter remains inadequate. Seasonal fluctuations in water levels and ecosystem productivity lead to seasonal differences in CH 4 production and oxidation. We hypothesized the existence of seasonality in the temperature dependence of CH 4 fluxes. To validate this hypothesis, we analysed the FLUXNET‐CH4 dataset to determine the seasonal variation in temperature dependence of CH 4 fluxes. We divided the year into six seasons based on air temperature and assessed the temperature dependence for each season using the apparent activation energy calculated by the Boltzmann–Arrhenius equation. Our results showed that temperature dependence showed a unimodal trend with seasons, with the apparent activation energy peaking in early summer (0.60 eV) and reaching its lowest point in late winter (−0.02 eV). This seasonal pattern of temperature dependence was consistent across wetlands with different vegetation types and hydrological conditions. Modelling of global wetland CH 4 emissions based on seasonal temperature dependences showed a 19% (4%–45%) increase in emission rates under the most severe temperature rise scenario. Our results emphasize the seasonality of temperature dependence, which will help to further improve current and future predictions of wetland CH 4 emissions. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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) | 0,004 | 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 ».