Estimates of soil carbon concentration in tropical and temperate forest and woodland from available <scp>GIS</scp> data on three continents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Concern about climate change, with the subsequent emergence of carbon markets and policy initiatives such as REDD (reducing carbon emissions by decreasing deforestation and forest degradation), have focused attention on assessing and monitoring terrestrial carbon reserves. Most effort has focused on above‐ground forest biomass. Soil has received less attention despite containing more carbon than above‐ground terrestrial biomass and the atmosphere combined. Our aim was to explore how well soil carbon concentration could be estimated on three continents from existing climate, topography and vegetation‐cover data. Location Peru, Brazil, Argentina, Australia, China. Methods Soil carbon concentration and leaf area index (LAI) as well as GIS‐derived climate and topography variables for 65 temperate and 43 tropical, forest and woodland ecosystems, were either directly measured or estimated from freely available global datasets. We then used multiple regressions to determine how well soil carbon concentration could be predicted from LAI, climate and topography at a given site. We compared our measurements with top soil carbon estimates from the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) harmonized world soil map. Results Our empirical model based on estimates of temperature, water availability and plant productivity provided a good estimate of soil carbon concentrations (R2 = 0.79). In contrast, the values of topsoil carbon concentrations from the FAO harmonized world soil map correlated poorly with the measured values of soil carbon concentration (R2 = 0.0011). Main conclusions The lack of correlation between the measured values of soil carbon and the values from the FAO harmonized world soil map indicate that substantial improvements in the production of soil carbon maps are needed and possible. Our results demonstrate that the inclusion of freely available GIS data offers improved estimates of soil carbon and will allow the creation of more accurate soil carbon maps.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».