Geographic Aspects of Temperature and Concentration Feedbacks in the Carbon Budget
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The geographical distribution of feedback processes in the carbon budget is investigated in a manner that parallels that for climate feedback/sensitivity in the energy budget. Simulations for a range of emission scenarios, made with the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) earth system model (CanESM1), are the basis of the analysis. Anthropogenic CO2 emissions are concentrated in the Northern Hemisphere and provide the forcing for changes to the atmospheric carbon budget. Transports redistribute the emitted CO2 globally where local feedback processes act to enhance (positive feedback) or suppress (negative feedback) local CO2 amounts in response to changes in CO2 concentration and temperature. An increased uptake of CO2 by the land and ocean acts to counteract increased atmospheric CO2 concentrations so that “carbon–concentration” feedbacks are broadly negative over the twenty-first century. Largest values are found over land and particularly in tropical regions where CO2 acts to fertilize plant growth. Extratropical land also takes up CO2 but here the effect is limited by cooler temperatures. Oceans play a lesser negative feedback role with comparatively weak uptake associated with an increase in the atmosphere–ocean CO2 gradient rather than with oceanic biological activity. The effect of CO2-induced temperature increase is, by contrast, to increase atmospheric CO2 on average and so represents an overall positive “carbon–temperature” feedback. Although the average is positive, local regions of both positive and negative carbon–temperature feedback are seen over land as a consequence of the competition between changes in biological productivity and respiration. Positive carbon–temperature feedback is found over most tropical land while mid–high-latitude land exhibits negative feedback. There are also regions of positive and negative oceanic carbon–temperature feedback in the eastern tropical Pacific. The geographical patterns of carbon–concentration and carbon–temperature feedbacks are comparatively robust across the range of emission scenarios used, although their magnitudes are somewhat less robust and scale nonlinearly as a consequence of the large CO2 concentration changes engendered by the scenarios. The feedback patterns deduced nevertheless serve to illustrate the localized carbon feedback processes in the climate system.
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 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 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 ».