Simulating the Carbon Cycling of Northern Peatlands Using a Land Surface Scheme Coupled to a Wetland Carbon Model (CLASS3W-MWM)
Notice bibliographique
Résumé
Northern peatlands store approximately one-third of the terrestrial soil carbon (C), although they cover only 3% of the global land mass Northern peatlands can be subdivided into bogs and fens based on their hydrology and biogeochemistry Peatland hydrology and biogeochemistry are tightly coupled to climate and, therefore, may be very sensitive to climate variability and change To address the fate of the large peatland soil C storage under a future changed climate, a peatland C model, the McGill Wetland Model (MWM), was coupled to a land surface climate model (the wetland version of the Canadian Land Surface Scheme, CLASS3W), referred as CLASS3W-MWM We evaluated the CLASS3W-MWM for a bog (Mer Bleue, located at 45 41°N, 75 48°W, in eastern Canada) and a poor fen (Degerö Stormyr, located at 64°11′N, 19°33′E, in northern Sweden) CLASS3W-MWM captured the magnitude and direction of the present day C cycling very well for both bogs and fens Moreover, the seasonal and interannual variability were reproduced reasonably well Root mean square errors (RMSE) were <0 65 and the degree of agreements (d&z ast;) were >0 8 for the components of net ecosystem production (NEP) for both the Mer Bleue bog and the Degerö Stormyr fen The performance of the coupled model for both bog and fen is similar to that of the stand-alone MWM driven by observed weather rather than simulated surface and soil climate This modelling study suggests that northern peatlands are hydrologically and thermally cons
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».