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Enregistrement W4415896912 · doi:10.1016/j.gsf.2025.102208

Changes in hydrological regime regulate POC export across permafrost-dominated Arctic River basins

2025· article· en· W4415896912 sur OpenAlexaboutno aff
Shiqi Liu, Jingjie Yu, Renjie Zhou, Bing Bai, О. И. Габышева, Н. Л. Фролова, S. Pozdniakov

Notice bibliographique

RevueGeoscience Frontiers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationRussian Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDrainage basinArcticHydrology (agriculture)The arcticPermafrostClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warming-driven acceleration of hydrological processes is altering the carbon cycle in permafrost-dominated Arctic regions, yet the underlying drivers remain unclear. This study analyzes ArcticGRO data (2003–2021) from six major Arctic rivers (Ob, Yenisei, Lena, Kolyma, Yukon, and Mackenzie) to investigate trends and spatial–temporal variations in riverine particulate organic carbon (POC). The annual POC flux from these six rivers, estimated using the Load Estimator (LOADEST), averaged 2.78 Tg. Only the Lena River showed a notable annual decrease in POC flux (−3.9%/yr, p < 0.001) and concentration (−12%/yr, p < 0.001), while the Yukon River exhibited increasing streamflow (+0.98%/yr, p < 0.001) and POC flux (+3.2%/yr, p < 0.001). POC flux variations were primarily governed by streamflow and POC concentration, with higher concentrations in spring floods period and lower during winter. Spatial differences were linked to drainage density ( Dd ) and forest coverage ( Fc ). The Yukon River basin, with a higher Dd of 0.2 km/km 2 and lower Fc approximately 24%, exhibits the highest POC concentrations (2.3 mg/L). In contrast, the Yenisei River basin has the lowest POC concentration (∼0.4 mg/L), along with a relatively low drainage density ( Dd = 0.18 km/km 2 ) and a high forest cover ( Fc = 67%). Permafrost conditions constrained riverine POC export, with isotopic evidence indicating a shift from a carbon sink to a source, as POC carbon age increased by ∼ 200 to 1700 years (4%–68%) annually, peaking in winter (700–2500 years) after 2012. Rivers with lower permafrost coverage (e.g., Ob, Yenisei), exhibit higher winter POC fluxes contributions (10%–20%), while others contributed < 5%, suggesting the role of permafrost degradation in winter carbon export. This study emphasizes the need to assess climate-driven hydrological shifts and permafrost thaw in shaping Arctic land-to-ocean carbon fluxes.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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