Testing for a CO<sub>2</sub>fertilization effect on growth of Canadian boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
[1] The CO2 fertilization hypothesis stipulates that rising atmospheric CO2 has a direct positive effect on net primary productivity (NPP), with experimental evidence suggesting a 23% growth enhancement with a doubling of CO2. Here, we test this hypothesis by comparing a bioclimatic model simulation of NPP over the twentieth century against tree growth increment (TGI) data of 192 Pinus banksiana trees from the Duck Mountain Provincial Forest in Manitoba, Canada. We postulate that, if a CO2 fertilization effect has occurred, climatically driven simulations of NPP and TGI will diverge with increasing CO2. We use a two-level scaling approach to simulate NPP. A leaf-level model is first used to simulate high-frequency responses to climate variability. A canopy-level model of NPP is then adjusted to the aggregated leaf-level results and used to simulate yearly plot-level NPP. Neither model accounts for CO2 fertilization. The climatically driven simulations of NPP for 1912–2000 are effective for tracking the measured year-to-year variations in TGI, with 47.2% of the variance in TGI reproduced by the simulation. In addition, the simulation reproduces without divergence the positive linear trend detected in TGI over the same period. Our results therefore do not support the attribution of a portion of the historical linear trend in TGI to CO2 fertilization at the level suggested by current experimental evidence. A sensitivity analysis done by adding an expected CO2 fertilization effect to simulations suggests that the detection limit of the study is for a 14% growth increment with a doubling of atmospheric CO2 concentration.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».