Small-Scale Spatial Variability in Carbon Fluxes Driven by Soil and Vegetation Characteristics in Wetlands of Trail Valley Creek, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The microtopography of the Arctic tundra and the associated soil moisture (SM) gradient influence the net ecosystem‐atmosphere exchange of methane (CH 4 ) and carbon dioxide (CO 2 ). To quantify fine‐scale variability in a permafrost ecosystem, we measured growing‐season carbon fluxes with closed chambers at Trail Valley Creek, Canada from 2022 to 2024. A total of six landforms were sampled, spanning a wetness gradient from dry (upland tundra, gully) over intermediate (polygons, degraded wetland centers) to wet (transitional zones, trenches) microsites. All landforms were net sources of CH 4 ; only trenches had high (0.58 mg CH 4 m −2 h −1 ) fluxes, while the other landforms had fluxes close to zero. Drier elements (upland tundra, polygons) were net CO 2 sinks, while wetter depressions (gully, degraded centers, transitional zones) were net sources; trenches were a wet exception that still acted as a sink. All fluxes were strongly influenced by air temperature ( T air ), peaking during the hot summer of 2023. CH 4 flux variability was dominated by belowground variables (SM and temperature). For CO 2 fluxes, aboveground ( T air , and photosynthetically active radiation (PAR)) and belowground controls contributed equally. For CH 4 , ecosystem respiration, and gross primary production, fitting separate models per landform reduced absolute prediction error (despite lower R 2 ), making it preferable when minimizing error. For net ecosystem exchange, a single model fit to all landforms was sufficient. These results show that field studies focusing on small‐scale variability in carbon fluxes should prioritize detailed soil‐layer measurements, T air , and PAR, while vegetation metrics are optional.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».