MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4413644641 · doi:10.5194/egusphere-2025-3801

Atmospheric nitrogen deposition fluxes into coastal wetlands and their impacts on ecosystem carbon sequestration in East Asia

2025· preprint· en· W4413644641 sur OpenAlexaff
Jia Liu, Yan Zhang, Shenglan Jiang, Yuqi Xiong, Chenji Jin, Yu Qi, Weichun Ma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesFudan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésCarbon sequestrationWetlandEnvironmental scienceEcosystemDeposition (geology)East AsiaNitrogenEarth scienceEnvironmental protectionGeographyChinaEcologyGeologySedimentChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Coastal wetlands serve as critical sinks for both carbon and nitrogen within regional ecosystems, playing an essential role in mitigating atmospheric greenhouse gases and nutrient enrichment. This study integrates high-resolution wetland type data, AIS-based ship emission inventories, and regional nitrogen deposition simulations to quantify nitrogen inputs to East Asian coastal wetlands from the perspective of source–sink coupling. Firstly, the atmospheric nitrogen deposition fluxes in coastal wetland areas of East Asia were simulated and evaluated with WRF-CMAQ. Nitrogen deposition fluxes were spatially coupled with classified wetland maps in ArcGIS. Net primary productivity (NPP) was estimated using a modified CASA light-use efficiency model, incorporating solar radiation and FPAR from remote sensing. Carbon sequestration and oxygen release were then quantified using stoichiometric relationships based on NPP. The results indicate that total nitrogen deposition across East Asian coastal wetlands follows a general gradient of “high in the south, low in the north” and “strong in urban-industrial clusters, weak in remote coastal zones.” On average, ship emissions contribute 10.13 % and 15.22 % to NO3--N and NH4+-N deposition, respectively, while their contribution to gaseous NH3-N is negligible. Among wetland types, salt marshes receive the highest nitrogen input per unit area (654.99 mg NO3--N·m-2·yr-1), although tidal flats dominate total regional nitrogen input due to their extensive spatial coverage. Dry and wet deposition exhibit significant seasonal variation: wet deposition consistently prevails during the spring and summer months due to frequent rainfall, while dry deposition becomes increasingly prominent in autumn and winter. For instance, in the Korean Peninsula, the wet-dry gap in nitrate deposition reaches 0.17 g N·m-2·yr-1, while the Yangtze River Delta exhibits relatively balanced ammonium inputs (dry-wet difference of only 0.05 g N·m-2·yr-1). Carbon sequestration capacity shows strong spatial and temporal coupling with nitrogen deposition. Mangrove forests exhibit the highest annual NPP (~776.16 g C·m-2·yr-1 in summer), supported by high FPAR and solar radiation (1749.29 MJ·m-2), followed by salt marshes and tidal flats. Seasonal patterns reveal a summer peak in carbon uptake across all wetland types, with mangrove NPP in summer being two times higher than winter values. Nitrogen deposition primarily enhances carbon sequestration during warm seasons; for instance, in the mangroves of the Pearl River Delta, nitrogen inputs increase summer CO2 fixation by 6.85 g C·m-2, while the effect is negligible in winter (<0.06 %) or in nitrogen-saturated regions. These findings provide a scientific foundation for understanding how coastal ecosystems respond to anthropogenic activities and long-range nitrogen transport. Furthermore, the results serve as an important reference for wetland conservation, nitrogen cycle management, and the development of regional carbon neutrality strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPeatlands and Wetlands Ecology→Travaux en français237 207→