Spatial and Temporal Variability of Nitrogen Deposition and Its Impacts on the Carbon Budget of China
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen deposition in different regions has different volume and rate. And the impaction of nitrogen deposition is also inconformity on the different ecosystems. In order to study the atmospheric deposition of nitrogen stress on the carbon cycle, we analyzed the history, present and future trends in the evolution of nitrogen deposition, using remote sensing data and models. At the mean while, a series of spatial and temporal nitrogen deposition data was established and install into the Integrated Biosphere Simulator (IBIS), in order to found out the effects of different nitrogen deposition levels on the carbon budget in China. GOME and SCIAMICHY remote sensing data provide us a long time series of nitrogen dioxide column concentration data which can be fitted by the sine function. So it was used to construct nitrogen deposition data associated with ground observation data and recent research results of nitrogen deposition (dry and wet). Along with the nitrogen deposition data, two climate change seniors (A2 and B1) were used to drive the IBIS model. Comparing impact of different nitrogen deposition level, six simulation experiments have been set. The results show that ecosystem responses to nitrogen deposition will be different under future climate change scenarios. In the aggregate, more nitrogen input may not be able to bring more NPP and NEP in the future. At the meanwhile, the responses of different vegetation types to nitrogen deposition will show significant differences.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».