Distribution of soil carbon stocks in Canada's forests and wetlands simulated based on drainage class, topography and remotely sensed vegetation parameters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A quasi‐three‐dimensional hydrological model was developed and integrated into the integrated terrestrial ecosystem carbon‐budget model (InTEC V3·0) to improve the estimation of the carbon (C) dynamics in Canadian forests and wetlands. Climate, soil, digital elevation map, and drainage class data, in conjunction with remotely sensed vegetation parameters, including leaf area index, land cover type, and stand age, are used to drive the model. Soil is divided into three layers, for which temperature and moisture dynamics are simulated. Individual 1 km × 1 km pixels are hydrologically linked with neighbouring pixels through subsurface saturated base‐flow, which is simulated using a TOPMODEL‐based scheme. Soil C and nitrogen (N) dynamics are simulated using the soil submodel of CENTURY suitably modified for forests and wetlands. The interannual variation in net primary productivity is iteratively computed after integrating the effects of N, climate, stand age and atmospheric CO 2 concentration on productivity. Compared with data in the Soil Landscape of Canada, the newly updated InTEC V3·0 can capture 66·6% of spatial variations in soil C and effectively alleviate soil C underestimation in wetland areas from its predecessor (InTEC V2·0) by considering the lateral water flow and the water table variation. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 découle