From Sink to Source: Salinity and Water Level Fluctuations Between Years Drive Large Differences in CO <sub>2</sub> Exchange in a Temperate Salt Marsh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coastal salt marshes are important carbon (C) sinks in the global C cycle; however, their sequestration capacity can be disrupted by changes in salinity and water availability, driven by spring precipitation and tidal inundation dynamics. This study examines a temperate salt marsh that transitioned from a carbon dioxide (CO 2 ) sink in 2022 to a source in 2023. Eddy covariance measurements showed that a 35% decline in gross primary productivity (GPP), coupled with a smaller decrease in ecosystem respiration, drove this transition. Random Forest (RF) models revealed shifts in the importance of controls on GPP between years, particularly salinity and water levels. To isolate effects of individual factors, we utilized an RF model trained on 2022 data and replaced each driver with 2023 values one at a time while holding others constant. Results showed that reduced spring precipitation, persistently lower water table during the growing season, together with elevated salinity, increased plant stress and suppressed C uptake. In 2022, sufficient early‐season rainfall and higher water levels supported plant productivity, whereas in 2023, elevated salinity and declining water levels in the latter part of the growing season intensified plant stress. These findings highlight the high sensitivity of salt marsh C dynamics to hydrological and salinity changes, underscoring the need for multi‐year monitoring to capture interannual variability. Accurately representing such variability is critical for informing C accounting frameworks and restoration strategies in the context of climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 ».