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Enregistrement W4415571269 · doi:10.5194/egusphere-2025-5023

A cross-site comparison of ecosystem- and plot-scale methane fluxes from wetlands and uplands

2025· article· W4415571269 sur OpenAlexafffund
Tiia Määttä, Ankur R. Desai, Masahito Ueyama, Rodrigo Vargas, Eric J. Ward, Zhen Zhang, Gil Bohrer, Kyle Delwiche, Etienne Fluet‐Chouinard, Järvi Järveoja, Sara Knox, Lulie Melling, Mats B. Nilsson, Matthias Peichl, Angela Che Ing Tang, Eeva‐Stiina Tuittila, Jinsong Wang, Sheel Bansal, Sarah Féron, Manuel Helbig, Aino Korrensalo, Ken W. Krauss, Gavin McNicol, Shuli Niu, Zutao Ouyang, K. E. Savage, Oliver Sonnentag, Robert B. Jackson, Avni Malhotra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBiological and Environmental ResearchFoundation for Research in Science and the HumanitiesBattelleU.S. Geological SurveyNational Aeronautics and Space AdministrationUniversität ZürichU.S. Department of the TreasurySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore FoundationOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésEddy covarianceWetlandEcosystemMethaneVegetation (pathology)Spatial variabilityAtmospheric methaneLand coverScaling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Wetland and upland ecosystems play significant but opposing roles in the global methane (CH4) budget, acting as natural sources and sinks, respectively. Two of the most common approaches for measuring CH4 fluxes (FCH4) are chambers, which capture temporally intermittent, fine-scale spatial heterogeneity (ca. 1 m2), and eddy covariance (EC) towers, which cover a larger area (ca. 100–10000 m2) at a longer term. Although chamber and EC observations have been combined in various syntheses and databases to estimate CH4 budgets, a unified cross-site evaluation of FCH4 estimates at plot and ecosystem scales is lacking. As a first step toward a systematic spatiotemporal scaling of EC tower and chamber footprints, we quantified the differences between site-level aggregate FCH4 (EC vs chamber; ΔFCH4) from ten wetland and upland sites at half-hourly, hourly, daily, weekly, monthly, and annual timescales. We found that ecosystem-scale median FCH4 was consistently higher than plot-scale FCH4 at all temporal scales, with the smallest difference at daily timescale (multi-site median ΔFCH4: 1.36 nmol m-2 s-1; ~ 104 % higher ecosystem-scale than plot-scale FCH4) and largest at annual scales (2.58 nmol m-2 s-1; ~ 87 % higher ecosystem-scale than plot-scale FCH4). In general, the agreement between ecosystem- and plot-scale FCH4 decreased with finer temporal resolution (from Spearman ⍴ = 0.95 at annual scale to ⍴ = 0.65 at half-hourly scale), while ΔFCH4 variation was greatest at daily-to-annual scales. Key environmental predictors of ΔFCH4 included plot-scale spatial heterogeneity, dominant vegetation type, vapor pressure deficit, atmospheric pressure, and friction velocity at the daily and monthly scales. Wind direction was a significant predictor only at the monthly scale, suggesting EC footprint effects. These findings suggest accounting for variation in EC footprint extent, chamber measurement placement and artifacts is key to reconciling multi-scale FCH4 observations in diverse ecosystems and refining CH4 budgets.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · 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'admission2
Résumé présentoui

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