MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2097895437 · doi:10.5194/gmd-6-617-2013

Present state of global wetland extent and wetland methane modelling: methodology of a model inter-comparison project (WETCHIMP)

2013· article· en· W2097895437 sur OpenAlexaff
R. Wania, Joe R. Melton, E. L. Hodson, Benjamin Poulter, Bruno Ringeval, Renato Spahni, T. J. Bohn, C. A. Avis, Guangsheng Chen, А. В. Елисеев, Peter O. Hopcroft, W. J. Riley, Z. M. Subin, Hanqin Tian, Peter M. van Bodegom, Thomas Kleinen, Zicheng Yu, Joy Singarayer, S. Zürcher, Dennis P. Lettenmaier, David J. Beerling, S. N. Denisov, Catherine Prigent, Fabrice Papa, Jed O. Kaplan

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCamosun CollegeEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBiological and Environmental ResearchRussian Foundation for Basic ResearchRussian Academy of SciencesMax-Planck-GesellschaftSight Research UKOffice of ScienceCompetence Center Environment and SustainabilityNational Aeronautics and Space AdministrationNatural Environment Research CouncilU.S. Department of EnergySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésWetlandEnvironmental scienceMethanePrecipitationClimatologyClimate changeAtmospheric sciencesMeteorologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations226
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeoscientific model developmentMême sujetPeatlands and Wetlands EcologyTravaux en français237 207