Carbon Cycling in Canada’s Boreal Forest: Investigating the Role of Vegetation Composition on Net Ecosystem Exchange
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s boreal forest plays an important role in the global carbon (C) cycle, but its C dynamics are being altered by climate change. Shifts in temperature, precipitation, and growing season patterns influence how these ecosystems store and release C. Understanding how different regions of Canada’s boreal forest regulate C and respond to climate variability is essential for predicting the impacts of climate change on these ecosystems. My study examines how vegetation composition influences C cycling by comparing the net ecosystem exchange (NEE) at a Boreal Mixedwood Forest in Ontario, and an Eastern Boreal, Mature Black Spruce Forest in Quebec. Using six years (2004-2009) of eddy covariance (EC) measurements, I analyze seasonal and interannual variability in C fluxes and identify environmental drivers influencing these variations. Preliminary results show that the Mixedwood forest consistently functions as a net C sink (-97.97 ± 35.98 g C m-2 y-1), while the Black Spruce site fluctuates between a small C sink and source (-0.2268 ± 15.18 g C m-2 y-1). Seasonal trends reveal that both sites act as C sources in winter when ecosystem respiration (ER) exceeds gross ecosystem production (GEP), and as C sinks in summer, when GEP surpasses ER. However, C uptake is substantially higher at the Mixedwood site, driven by greater GEP and ER throughout the year. My research provides insights into how forest composition regulates boreal C dynamics and enhances our understanding of how these forests may respond to future climate change, informing sustainable forest management strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».