Daily heterotrophic respiration model considering the diurnal temperature variability in the soil
Notice bibliographique
Résumé
In daily, monthly, and annual respiration models for regional and global applications, the diurnal variation of temperature is generally ignored. As the effect of temperature on respiration is nonlinear, this ignorance may cause considerable errors in respiration estimation, but these errors have not yet been systematically investigated. This is in fact a central issue in temporal scaling of ecosystem models which are often applied in time steps equal to or larger than a day. In this study, we develop an integrated daily heterotrophic respiration model, and demonstrate first theoretically the importance of considering the diurnal amplitude of soil temperature and the vertical soil carbon distribution pattern in daily respiration estimation using the daily mean temperature. Measurements of soil respiration with roots exclusion made in a mature black spruce site in Saskatchewan, Canada, in July–September 2004 are used to validate the model. Daily heterotrophic respiration rates were underestimated by up to 15%, with a mean value of 4.5%, when only the mean daily temperature was used. This underestimation occurred under the conditions that the diurnal temperature amplitude in the forest was less than 12°C and the vertical distribution of organic carbon in the top 15–30 cm was uniform. Based on the integrated daily model, this underestimation at the same site would be 38% if the amplitude increases to 20°C, and in soils with steep vertical carbon distributions with a 20°C diurnal amplitude, it can increase to 44%. The magnitude of this underestimation is theoretically proportional to [ln( Q 10 )] 2 . During the experimental period, the value of Q 10 for heterotrophic respiration was found to be 4.0–4.5. If Q 10 = 2.0, this underestimation is reduced to about 10% at a diurnal temperature amplitude of 20°C.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».