CARBON SEQUESTRATION POTENTIAL OF WETLANDS IN AGRICULTURAL LANDSCAPES
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands provide crucial ecosystem services, including hydrological regulation, biogeochemical functions, and biodiversity support, which enhance landscape resilience. A key biogeochemical function is carbon sequestration—the long-term storage of atmospheric carbon dioxide (CO₂) as organic carbon (OC) in wetland soils. This natural process mitigates climate change by removing CO₂ from the atmosphere. However, wetland loss, primarily due to agricultural expansion, significantly diminishes their carbon sequestration capacity and associated ecosystem benefits. Urgent and effective policies and management strategies are needed, but a limited understanding of the biogeochemical processes driving carbon sequestration hinders sustainable wetland management. This research investigates the OC sequestration potential of wetlands across Canada’s diverse climatic gradients. The OC sequestration rate of undisturbed wetlands ranged from 0.25 to 1.56 Mg C ha⁻¹ yr⁻¹. Using statistical learning techniques, the study identifies key factors influencing OC sequestration rates, such as inundation probability, human impact, and soil properties. The machine learning model achieved high predictive accuracy (adjusted coefficient of determination [R²] = 0.70). This study shows that statistical learning models, informed by expert knowledge of process controls, can estimate OC sequestration rates within wetlands. Rewetted wetlands demonstrated a steady increase of total OC stock post-wetting, reaching 24.60 Mg C ha⁻¹. Net change of OC sequestration post-rewetting showed an increasing trend from baseline levels, peaking between 4–14 years post-rewetting, followed by a gradual decline to baseline levels within 40 years. These findings underscore the time-dependent nature of wetland carbon sequestration and highlight restoration by rewetting can be a viable strategy to enhance climate mitigation efforts. This study provides crucial evidence to guide the protection and restoration of wetlands as natural climate solutions (NCS). By integrating carbon sequestration data into policy frameworks and national greenhouse gas (GHG) inventories, these ecosystems can contribute meaningfully to global climate targets. Moreover, the results support wetland inclusion in carbon markets and emphasize the necessity of sustainable land-use practices to ensure long-term ecosystem functionality. This work establishes a foundation for future research and policy to leverage wetlands as integral components of climate action.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».