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Enregistrement W4415357166 · doi:10.5194/essd-2025-585

ABCFlux v2: Arctic–boreal CO <sub>2</sub> and CH <sub>4</sub> monthly flux observations and ancillary information across terrestrial and freshwater ecosystems

2025· preprint· en· W4415357166 sur OpenAlexafffund
Anna‐Maria Virkkala, Isabel Wargowsky, Judith Vogt, McKenzie A. Kuhn, Simran Madaan, Richard O'Keefe, Tiffany Windholz, Kyle A. Arndt, Brendan M. Rogers, Jennifer D. Watts, Kelcy Kent, Mathias Goeckede, David Olefeldt, Gerard Rocher‐Ros, Edward A. G. Schuur, David Bastviken, Kristoffer Aalstad, Kelly S. Aho, Joonatan Ala-Könni, Haley Alcock, Inge Althuizen, Christopher D. Arp, Jun Asanuma, Katrin Attermeyer, Mika Aurela, Balathandayuthabani Panneer Selvam, Alan Barr, Maialen Barret, Ochirbat Batkhishig, Christina Biasi, Mats P. Björkman, T. Andrew Black, Elena Blanc‐Betes, Pascal Bodmer, Julia Boike, Abdullah Bolek, Frédéric Bouchard, Ingeborg Bussmann, Léa Cabrol, Eleonora Canfora, Sean K. Carey, Karel Castro‐Morales, Namyi Chae, Andreas Christen, Torben R. Christensen, Casper T. Christiansen, Housen Chu, Graham Clark, François Clayer, Patrick Crill, Christopher Cunada, Scott J. Davidson, Joshua Dean, Sigrid Dengel, Matteo Detto, Catherine M. Dieleman, Florent Dominé, Egor Dyukarev, Colin W. Edgar, Bo Elberling, Craig A. Emmerton, E. S. Euskirchen, Grant Falvo, Thomas Friborg, Michelle Garneau, Mariasilvia Giamberini, М. В. Глаголев, Miquel A. Gonzàlez‐Meler, Gustaf Granath, Jón Guðmundsson, Konsta Happonen, Yoshinobu Harazono, Lorna I. Harris, Josh Hashemi, Nicholas Hasson, Janna Heerah, Liam Heffernan, Manuel Helbig, Warren Helgason, Michal Heliasz, Greg H. R. Henry, Geert Hensgens, Tetsuya Hiyama, Macall Hock, David Holl, Beth Holmes, Jutta Holst, Thomas Holst, Gabriel Hould‐Gosselin, Elyn Humphreys, Jacqueline Hung, Jussi Huotari, Hiroki Ikawa, D. V. Ilyasov, Mamoru Ishikawa, Go Iwahana, Hiroki Iwata, M. Jackowicz-Korczyński, Joachim Jansen, Järvi Järveoja, Vincent E. J. Jassey, Rasmus Jensen, Katharina Jentzsch, R. G. Jespersen, Carl-Fredrik Johannesson, C. E. Jones, Anders Jönsson, Ji Young Jung, Sari Juutinen, Evan S. Kane, Jan Karlsson, Sergey V. Karsanaev, Kuno Kasak, Julia Kelly, Kasha Kempton, Marcus Klaus, George W. Kling, Natascha Kljun, Jacqueline Knutson, Hideki Kobayashi, John Kochendorfer, Kukka‐Maaria Kohonen, Pasi Kolari, Mika Korkiakoski, Aino Korrensalo, Pirkko Kortelainen, Egle Köster, Kajar Köster, Ayumi Kotani, Praveena Krishnan, Juliya Kurbatova, Lars Kutzbach, Min Jung Kwon, Ethan D. Kyzivat, Jessica Lagroix, Theodore Langhorst, Е. Д. Лапшина, Tuula Larmola, Klaus Steenberg Larsen, Isabelle Laurion, Justin Ledman, Hanna Lee, A. Joshua Leffler, Lance F. W. Lesack, Anders Lindroth, David A. Lipson, Annalea Lohila, Efrèn López‐Blanco, Vincent L. St. Louis, Erik Lundin, Miska Luoto, Takashi Machimura, Marta Magnani, Avni Malhotra, Marja Maljanen, Ivan Mammarella, Elisa Männistö, Luca Belelli Marchesini, Philip Marsh, Pertti J. Martkainen, Maija E. Marushchak, Mikhail Mastepanov, Alex Mavrovic, Trofim Maximov, Christina Minions, M.C. Montemayor, Tomoaki Morishita, Patrick Murphy, Daniel F. Nadeau, Erin M. Nicholls, Mats B. Nilsson, A. V. Niyazova, Jenni Nordén, Koffi Dodji Noumonvi, Hannu Nykänen, Walter C. Oechel, Anne Ojala, Tomohiro Okadera, Sujan Pal, A. V. Panov, Tim Papakyriakou, Dario Papale, Sang‐Jong Park, Frans‐Jan W. Parmentier, Gilberto Pastorello, Mike Peacock, Matthias Peichl, Roman Petrov, Kyra A. St. Pierre, Norbert Pirk, Jessica Plein, Vilmantas Préskienis, Anatoly Prokushkin, Jukka Pumpanen, Hilary A. Rains, Niklas Rakos, Aleksi Räsänen, Helena Rautakoski, Riikka Rinnan, Janne Rinne, Adrian V. Rocha, Nigel T. Roulet, Alexandre Roy, Anna Rutgersson, А. Ф. Сабреков, Torsten Sachs, Erik Sahlée, Alejandro Salazar, Henrique O. Sawakuchi, Christopher Schulze, Roger Seco, Armando Sepulveda‐Jauregui, Svetlana Serikova, Abbey Serrone, Hanna Silvennoinen, Sofie Sjögersten, June Skeeter, Jo Snöälv, Sebastian Sobek, Oliver Sonnentag, Emily H. Stanley, Maria Strack, Lena Ström, Patrick F. Sullivan, Ryan C. Sullivan, Anna Sytiuk, Torbern Tagesson, Pierre Taillardat, Julie Talbot, Suzanne E. Tank, Mario Tenuta, Irina Terentieva, Frédèric Thalasso, Antoine Thiboult, Halldór Thorgeirsson, Fenix Garcia‐Tigreros, Margaret Torn, Amy Townsend‐Small, Claire C. Treat, Alain Tremblay, Carlo Trotta, Eeva‐Stiina Tuittila, Merritt R. Turetsky, Masahito Ueyama, Muhammad Umair, Aki Vähä, Lona van Delden, Maarten van Hardenbroek, Andrej Varlagin, R. K. Varner, Е. Э. Веретенникова, Timo Vesala, Tarmo Virtanen, Carolina Voigt, Jorien E. Vonk, Robert Wagner, Katey Walter Anthony, Qinxue Wang, Masataka Watanabe, Hailey Webb, J. M. Welker, Andreas Westergaard‐Nielsen, Sebastian Westermann, Jeffrey R. White, Christian Wille, Scott Williamson, Scott Zolkos, Donatella Zona, Susan M. Natali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensHydro-QuébecNatural Resources CanadaUniversité du Québec à ChicoutimiUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryUniversité du Québec à Trois-RivièresBureau de Coopération InteruniversitaireCégep de SherbrookeUniversity of WaterlooCarleton UniversityUniversity of OttawaDalhousie UniversitySimon Fraser UniversityMakivik CorporationUniversity of GuelphSt. Francis Xavier UniversityUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalMcMaster UniversityCenter for Northern StudiesWilfrid Laurier UniversityMcGill UniversityGlobal Institute for Water SecurityUniversité du QuébecUniversité LavalInstitut National de la Recherche ScientifiqueGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Climate, Energy and MobilityBiological and Environmental ResearchJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEesti TeadusagentuurOffice of ScienceAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloH2020 European Research CouncilPolar Knowledge CanadaKoneen SäätiöU.S. Department of EnergyVetenskapsrådetNational Aeronautics and Space AdministrationDanmarks GrundforskningsfondAgence Nationale de la RechercheNational Oceanic and Atmospheric AdministrationDeutsche ForschungsgemeinschaftSvenska Forskningsrådet FormasTEDNational Research FoundationEuropean CommissionNational Science FoundationAurora Research InstitutePolarforskningssekretariatetGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésEddy covarianceFlux (metallurgy)TundraEcosystemCarbon cycleEcosystem respirationFreshwater ecosystemMethaneCarbon fluxAquatic ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Measurements of surface-atmosphere carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) fluxes have been relatively sparse across the Arctic tundra and boreal biomes, causing significant uncertainties in carbon budget estimates from the region. While the availability of Arctic-boreal carbon flux data has increased substantially over the past decade, the data have remained spread across different repositories, scientific articles, and unpublished sources, making it difficult to leverage. Here we present a new dataset of monthly Arctic-boreal carbon fluxes (ABCFlux v2) across terrestrial (wetlands and uplands) and freshwater (lakes and rivers) ecosystems compiled from previous syntheses including the Arctic-boreal CO2 flux database (ABCFlux v1), the Boreal-Arctic Wetland and Lake Methane Dataset (BAWLD-CH4), and the Global River Methane Database (GRiMeDB). In addition, we consider data from general-purpose (e.g., Zenodo) and flux network repositories, literature, and site principal investigators. The dataset includes surface-atmosphere CO2 fluxes of gross primary production (GPP), ecosystem respiration (Reco), and net ecosystem exchange (NEE), alongside CH4 fluxes. For aquatic ecosystems, we split CH4 fluxes into diffusive and ebullitive flux pathways, and included potential emissions from transient storage in the water column (“storage fluxes”), alongside CO2 and CH4 concentrations dissolved in the surface water. Fluxes are measured through a variety of methods including chamber and eddy covariance techniques alongside bubble traps, ice-surveys, and concentration-based turbulence-driven modelling in aquatic ecosystems. The monthly flux data are reported together with supporting methodological and environmental metadata. The resulting ABCFlux v2 has 23,656 flux site-months, 8,182 concentration site-months, and 199 seasonal observations from 1,024 sites, and includes 55,560 reported fluxes (i.e. sum of GPP, Reco, NEE, and CH4 fluxes) from the years 1984 to 2024. The majority of monthly observations occurred after 1999. Wetlands had the highest number of site-month observations (8,641), followed by boreal forest (6,981), lotic ecosystems (6,275), lentic ecosystems (3,725) and upland tundra (3,308). Measurements of CO2 dominated the dataset across most ecosystem types (25,101) except for lentic ecosystems, where CH4 flux site-months (3,024) were more frequent than CO2 flux site-months (2,858). Overall, ABCFlux v2 includes 158 % more site-months for terrestrial CO2 flux data compared to ABCFlux v1. Integrating and updating BAWLD-CH4 flux data from growing season averages to monthly fluxes resulted in 5,671 site-months of chamber CH4 data compared to 762 site-years. This collaborative initiative, involving contributions from over 260 researchers, provides a comprehensive overview of the current state of the Arctic-boreal carbon flux network and its data, and serves as an important step in reducing uncertainties in Arctic-boreal carbon budgets and in enhancing our understanding of climate feedbacks. The data can be accessed at ORNL DAAC at https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2448 (Virkkala et al., 2025b).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreJeu de données

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'admission2
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