The Effects of Temperature, Flooding, and Goose Feces Addition on Greenhouse Gas Emissions and Ammonification in Four High Latitude Soils. Yukon Delta National Wildlife Refuge, Alaska, 2022.
Notice bibliographique
Résumé
The large carbon (C) stock of wetlands is vulnerable to climate change, especially in high latitudes that are warming at a disproportional rate. Likewise, low-lying Arctic areas will experience increased coastal flooding under climate change and sea-level rise, which may alter goose herbivory and fecal deposition patterns if geese are pushed inland. While temperature, flooding, and feces impact soil C emissions, their interactive effects have been rarely studied. Here, we explore the impact of these interactions on carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) emissions and nitrogen (N) mineralization (ammonification) in soils collected from four plant communities in the Yukon-Kuskokwim (Y-K) Delta, a high latitude coastal wetland in western Alaska. Communities included a Grazing Lawn, which is intensely grazed and susceptible to flooding, a Lowland Wetland and an Upland Wetland that experience moderate grazing and frequent (Lowland) and less frequent (Upland) flooding, and a rarely grazed and flooded Tundra community, located at the highest elevation. Soils were incubated for 16 weeks at 8 degrees Celsius (°C) or 18°C in microcosms and subjected to flooding and feces addition treatments with no-flood and no-feces controls. We quantified C emissions weekly and ammonification over the course of the experiment. While warming increased ammonification and C demand in the Lowland Wetland and always increased CO2 and CH4 emissions, interactions with flooding complicated warming impacts on C emissions in the Grazing Lawn and Tundra. In the Grazing Lawn, flooding increased CH4 emissions at 8°C and 18 °C, but in the Tundra, flooding suppressed CH4 emissions at 18°C. Flooding alone reduced CO2 emissions in the Upland Wetland. Feces addition increased CO2 emissions in all communities, but feces impacts on CH4 emissions and ammonification were minimal. When feces and flooding occurred together in the Lowland Wetland, CH4 emissions decreased compared to when feces was added without concomitant flood. Feces decreased the immobilization of ammonium and N demand in the Tundra only. Our results suggest that flooding could partially offset C loss from warming in less frequently flooded, higher elevation communities, but this offset could be negligible if flooding and warming drastically increase C loss in more flooded lowland areas.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».