Integrating peatlands and permafrost into a dynamic global vegetation model: 2. Evaluation and sensitivity of vegetation and carbon cycle processes
Notice bibliographique
Résumé
Peatlands and permafrost are important components of the carbon cycle in the northern high latitudes. The inclusion of these components into a dynamic global vegetation model required changes to physical land surface routines, the addition of two new peatland‐specific plant functional types, incorporation of an inundation stress mechanism, and deceleration of decomposition under inundation. The new model, LPJ‐WHy v1.2, was used to simulate net ecosystem production (NEP), net primary production (NPP), heterotrophic respiration (HR), and soil carbon content. Annual peatland NEP matches observations even though the seasonal amplitude is overestimated. This overestimation is caused by excessive NPP values, probably due to the lack of nitrogen or phosphorus limitation in LPJ‐WHy. Introduction of permafrost reduces circumpolar (45–90°N) NEP from 1.65 to 0.96 Pg C a −1 and leads to an increase in soil carbon content of almost 40 Pg C; adding peatlands doubles this soil carbon increase. Peatland soil carbon content and hence HR depend on model spin‐up duration and are crucial for simulating NEP. These results highlight the need for a regional peatland age map to help determine spin‐up times. A sensitivity experiment revealed that under future climate conditions, NPP may rise more rapidly than HR resulting in increases in NEP.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».