Present state of global wetland extent and wetland methane modelling: methodology of a model inter-comparison project (WETCHIMP)
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Wetland and Wetland CH4 Intercomparison of Models Project (WETCHIMP) was created to evaluate our present ability to simulate large-scale wetland characteristics and corresponding methane (CH4) emissions. A multi-model comparison is essential to evaluate the key uncertainties in the mechanisms and parameters leading to methane emissions. Ten modelling groups joined WETCHIMP to run eight global and two regional models with a common experimental protocol using the same climate and atmospheric carbon dioxide (CO2) forcing datasets. We reported the main conclusions from the intercomparison effort in a companion paper (Melton et al., 2013). Here we provide technical details for the six experiments, which included an equilibrium, a transient, and an optimized run plus three sensitivity experiments (temperature, precipitation, and atmospheric CO2 concentration). The diversity of approaches used by the models is summarized through a series of conceptual figures, and is used to evaluate the wide range of wetland extent and CH4 fluxes predicted by the models in the equilibrium run. We discuss relationships among the various approaches and patterns in consistencies of these model predictions. Within this group of models, there are three broad classes of methods used to estimate wetland extent: prescribed based on wetland distribution maps, prognostic relationships between hydrological states based on satellite observations, and explicit hydrological mass balances. A larger variety of approaches was used to estimate the net CH4 fluxes from wetland systems. Even though modelling of wetland extent and CH4 emissions has progressed significantly over recent decades, large uncertainties still exist when estimating CH4 emissions: there is little consensus on model structure or complexity due to knowledge gaps, different aims of the models, and the range of temporal and spatial resolutions of the models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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