Biophsyical constraints on gross primary production by the terrestrial biosphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Persistent divergences among the predictions of complex carbon-cycle models include differences in the sign as well as the magnitude of the response of global terrestrial primary production to climate change. Such problems with current models indicate an urgent need to reassess the principles underlying the environmental controls of primary production. The global patterns of annual and maximum monthly terrestrial gross primary production (GPP) by C3 plants are explored here using a simple first-principles model based on the light-use efficiency formalism and the Farquhar model for C3 photosynthesis. The model is driven by incident photosynthetically active radiation (PAR) and remotely sensed green-vegetation cover, with additional constraints imposed by low-temperature inhibition and CO2 limitation. The ratio of leaf-internal to ambient CO2 concentration in the model responds to growing-season mean temperature, atmospheric dryness (indexed by the cumulative water deficit, Δ E) and elevation, based on an optimality theory. The greatest annual GPP is predicted for tropical moist forests, but the maximum (summer) monthly GPP can be as high, or higher, in boreal or temperate forests. These findings are supported by a new analysis of CO2 flux measurements. The explanation is simply based on the seasonal and latitudinal distribution of PAR combined with the physiology of photosynthesis. By successively imposing biophysical constraints, it is shown that partial vegetation cover – driven primarily by water shortage – represents the largest constraint on global GPP.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».