Spatial distribution of carbon sources and sinks in Canada’s forests
Notice bibliographique
Résumé
Annual spatial distributions of carbon sources and sinks in Canada’s forests at 1 km resolution are computed for the period from 1901 to 1998 using ecosystem models that integrate remote sensing images, gridded climate, soils and forest inventory data. GIS-based fire scar maps for most regions of Canada are used to develop a remote sensing algorithm for mapping and dating forest burned areas in the 25 yr prior to 1998. These mapped and dated burned areas are used in combination with inventory data to produce a complete image of forest stand age in 1998. Empirical NPP age relationships were used to simulate the annual variations of forest growth and carbon balance in 1 km pixels, each treated as a homogeneous forest stand. Annual CO2 flux data from four sites were used for model validation. Averaged over the period 1990–1998, the carbon source and sink map for Canada’s forests show the following features: (i) large spatial variations corresponding to the patchiness of recent fire scars and productive forests and (ii) a general south-to-north gradient of decreasing carbon sink strength and increasing source strength. This gradient results mostly from differential effects of temperature increase on growing season length, nutrient mineralization and heterotrophic respiration at different latitudes as well as from uneven nitrogen deposition. The results from the present study are compared with those of two previous studies. The comparison suggests that the overall positive effects of non-disturbance factors (climate, CO2 and nitrogen) outweighed the effects of increased disturbances in the last two decades, making Canada’s forests a carbon sink in the 1980s and 1990s. Comparisons of the modeled results with tower-based eddy covariance measurements of net ecosystem exchange at four forest stands indicate that the sink values from the present study may be underestimated.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».