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Enregistrement W2074020269 · doi:10.5194/bg-11-1021-2014

Sub-grid scale representation of vegetation in global land surface schemes: implications for estimation of the terrestrial carbon sink

2014· article· en· W2074020269 sur OpenAlexafffundabout
Joe R. Melton, Vivek K. Arora

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon sinkCarbon cycleVegetation (pathology)Primary productionSink (geography)Terrestrial ecosystemEcosystemLand coverAtmospheric sciencesBiosphereCarbon sequestrationSoil carbonPhysical geographyHydrology (agriculture)Soil scienceLand useSoil waterEcologyCarbon dioxideGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Terrestrial ecosystem models commonly represent vegetation in terms of plant functional types (PFTs) and use their vegetation attributes in calculations of the energy and water balance as well as to investigate the terrestrial carbon cycle. Sub-grid scale variability of PFTs in these models is represented using different approaches with the "composite" and "mosaic" approaches being the two end-members. The impact of these two approaches on the global carbon balance has been investigated with the Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM v 1.2) coupled to the Canadian Land Surface Scheme (CLASS v 3.6). In the composite (single-tile) approach, the vegetation attributes of different PFTs present in a grid cell are aggregated and used in calculations to determine the resulting physical environmental conditions (soil moisture, soil temperature, etc.) that are common to all PFTs. In the mosaic (multi-tile) approach, energy and water balance calculations are performed separately for each PFT tile and each tile's physical land surface environmental conditions evolve independently. Pre-industrial equilibrium CLASS-CTEM simulations yield global totals of vegetation biomass, net primary productivity, and soil carbon that compare reasonably well with observation-based estimates and differ by less than 5% between the mosaic and composite configurations. However, on a regional scale the two approaches can differ by > 30%, especially in areas with high heterogeneity in land cover. Simulations over the historical period (1959–2005) show different responses to evolving climate and carbon dioxide concentrations from the two approaches. The cumulative global terrestrial carbon sink estimated over the 1959–2005 period (excluding land use change (LUC) effects) differs by around 5% between the two approaches (96.3 and 101.3 Pg, for the mosaic and composite approaches, respectively) and compares well with the observation-based estimate of 82.2 ± 35 Pg C over the same period. Inclusion of LUC causes the estimates of the terrestrial C sink to differ by 15.2 Pg C (16%) with values of 95.1 and 79.9 Pg C for the mosaic and composite approaches, respectively. Spatial differences in simulated vegetation and soil carbon and the manner in which terrestrial carbon balance evolves in response to LUC, in the two approaches, yields a substantially different estimate of the global land carbon sink. These results demonstrate that the spatial representation of vegetation has an important impact on the model response to changing climate, atmospheric CO2 concentrations, and land cover.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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