Modeling and experimental analysis of carbon exchange from artificially flooded forest and peatland ecosystems
Bibliographic record
Abstract
La production d'hydroelectricite est devenue le sujet d'un debat international ces dernieres annees en raison de l'emission des gaz a effet de serre (GES) qui resulte de l'inondation de la zone en amont d'un barrage hydroelectrique lors de la creation du reservoir. Le debat vise a determiner si les reservoirs des barrages hydroelectriques sont des sources negligeables de GES, plus particulierement en relation avec le dioxyde de carbone (CO₂) et le methane (CH₄). La plupart des etudes sur les echanges carboniques dans les reservoirs hydroelectriques furent basees sur des mesures irregulieres ou sporadiques prises sur terrain, et consequemment elles n'examinent pas en profondeur les tendances transitoires des flux de carbone (C) des reservoirs, ni l'heterogeneite des flux a travers les differents types d'ecosystemes inondes. Ceci etant dit, la modelisation des ecosystemes ainsi que les experimentations de laboratoire pourront ameliorer notre comprehension quant a l'inondation des echanges carboniques des ecosystemes terrestres qui surviennent suite au developpement hydroelectrique. Ma recherche vise a examiner l'alteration des echanges carboniques dans les forets boreales et les tourbieres avant et apres leur inondation, ainsi qu'a prevoir les echanges carboniques des ecosystemes boreals pendant la duree de l'inondation. La region sous etude fut le reservoir Eastmain-1 au nord du Quebec, dont la creation du reservoir fut terminee en 2006. Pour cette recherche, j'ai cree un modele sur le C des reservoirs (FF-DNDC) en modifiant Forest-DNDC, un modele de processus biogeochimique destine aux forets et les milieux humides. FF-DNDC a ete concu pour simuler les processus carboniques dans les sols inondes ainsi que dans la colonne d'eau, et a ete utilise pour predire les flux de CO₂ dans les forets boreales inondees et les tourbieres. Avant la modification du logiciel, j'ai teste la fiabilite avec laquelle Forest-DNDC pourra simuler les flux de CO₂ dans les forets d'epinette noire et les tourbieres. Ce test a demontre que Forest-DNDC peut simuler les flux de CO₂ avec une grande precision, et peut donc etre utilise pour evaluer les dynamiques de C suivant leur inondation. Des experiences d'incubation a court terme utilisant des sols boreals et de la vegetation ont revele que l'inondation diminue les taux de production de CO₂, tout en augmentant les taux de production de C dissous. Les experiences ont quantifie les changements dans les taux de mineralisation du C avant et apres l'inondation, afin de determiner les parametres de decomposition des sols dans les conditions inondees; ces parametres furent ensuite utilises dans FF-DNDC. Les simulations des ecosystemes inondes dans le reservoir Eastmain-1 ont indique qu'il y avait une emission de CO₂ des surfaces d'eau, et donc que la direction des flux de CO₂ a change (allant d'une absorption a une emission par l'ecosysteme) compare aux flux chez les forets et les tourbieres naturelles. Les flux de CO₂ simules dans la foret inondee et la tourbiere diminuaient pendant la duree de l'inondation, et la foret avait des flux de CO₂ superieurs a ceux de la tourbiere pendant la premiere decennie de l'inondation. Par la suite, ce contraste s'est inverse. Les resultats de mes modelisations et experiences mettent en evidence l'importance des variations spatiales et temporelles des echanges carboniques dans les paysages boreals nouvellement inondes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".