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Enregistrement W7058322227

Modeling and experimental analysis of carbon exchange from artificially flooded forest and peatland ecosystems

2011· dissertation· en· W7058322227 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemPeatWetlandCarbon cycleBorealForest ecologyHydroelectricityGreenhouse gasHydrology (agriculture)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of hydroelectricity in recent years has stirred an international debate in relation to greenhouse gas (GHG) emissions caused by flooding, which results from the creation of hydroelectric reservoirs. The debate focuses on whether hydroelectric reservoirs are negligible global GHG sources, particularly with regards to carbon dioxide (CO₂) and methane (CH₄). Most carbon (C) exchange studies applied to hydroelectric reservoirs have been based on irregular or sporadic field measurements and, therefore, hardly address the transient nature of reservoir C flux and the heterogeneity in flux that occurs across different types of ecosystems inundated with water. In this context, ecosystem modeling and laboratory experiments can improve our understanding of C exchange that takes place in flooded terrestrial ecosystems as a consequence of hydroelectric development. The aim of this research was to examine C exchange variation in boreal forest and peatland ecosystems prior to and after flooding as well as to project boreal ecosystem C exchange for the duration of the inundation period. The primary study area was the Eastmain-1 reservoir located in northern Quebec where impoundment was completed in 2006. For this research, a reservoir C model (FF-DNDC) was developed by modifying Forest-DNDC, a process-based biogeochemical model utilized for forest and wetland ecosystems. FF-DNDC was designed to replicate C processes that take place in submerged soil and the water column. It is used to simulate CO₂ flux in flooded boreal forest and peatland ecosystems. The reliability of the Forest-DNDC simulation in relation to CO₂ flux in black spruce forest and peatland ecosystems was tested before modifications to the software took place. This test showed that Forest-DNDC reasonably simulated CO₂ flux and, as a result, supported the application of the model to simulate C dynamic changes after flooding occurs. Short-term incubation experiments using boreal soil and vegetation samples revealed that flooding decreased rates of CO₂ production but increased rates of dissolved C production. The experiments quantified changes that occurred in C mineralization rates prior to and after flooding, which determined soil decomposition parameters under flooded conditions that were then applied to FF-DNDC. The Eastmain-1 reservoir flooded ecosystem simulations detected CO2 emissions from the water surface, and, hence, the direction in CO₂ flux changed (from uptake to release) in comparison to flux that occurred in natural forest and peatland ecosystems. Simulated CO₂ flux for both the flooded forest and peatland ecosystems decreased with the duration of inundation, and the forest ecosystem showed larger CO₂ flux than the peatland ecosystem in the first decade after flooding was initiated. The trend of larger flux in the forest ecosystem was reversed after the first decade. Modeling and experimental results from this study emphasize the importance of spatial and temporal variation of C exchange in newly flooded boreal landscapes.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
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