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Enregistrement W2112114797 · doi:10.5194/bg-9-3185-2012

An assessment of the carbon balance of Arctic tundra: comparisons among observations, process models, and atmospheric inversions

2012· article· en· W2112114797 sur OpenAlexaff
A. David McGuire, Torben R. Christensen, Daniel J. Hayes, A. Heroult, E. S. Euskirchen, John S. Kimball, Charles D. Koven, Peter M. Lafleur, Paul Miller, Walter C. Oechel, Philippe Peylin, Yonghong Yi

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchNatural Environment Research CouncilOffice of ScienceLunds UniversitetSvenska Forskningsrådet FormasU.S. Geological SurveyU.S. Department of EnergyU.S. Fish and Wildlife ServiceEuropean CommissionSight Research UKNational Aeronautics and Space AdministrationVetenskapsrådetNational Science Foundation
Mots-clésTundraEnvironmental scienceArcticAtmospheric sciencesBiosphereEcosystemClimatologyGlobal warmingGreenhouse gasTerrestrial ecosystemClimate changeBiosphere modelCarbon cycleSink (geography)Climate modelCarbon sinkEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Although Arctic tundra has been estimated to cover only 8% of the global land surface, the large and potentially labile carbon pools currently stored in tundra soils have the potential for large emissions of carbon (C) under a warming climate. These emissions as radiatively active greenhouse gases in the form of both CO2 and CH4 could amplify global warming. Given the potential sensitivity of these ecosystems to climate change and the expectation that the Arctic will experience appreciable warming over the next century, it is important to assess whether responses of C exchange in tundra regions are likely to enhance or mitigate warming. In this study we compared analyses of C exchange of Arctic tundra between 1990 and 2006 among observations, regional and global applications of process-based terrestrial biosphere models, and atmospheric inversion models. Syntheses of flux observations and inversion models indicate that the annual exchange of CO2 between Arctic tundra and the atmosphere has large uncertainties that cannot be distinguished from neutral balance. The mean estimate from an ensemble of process-based model simulations suggests that Arctic tundra has acted as a sink for atmospheric CO2 in recent decades, but based on the uncertainty estimates it cannot be determined with confidence whether these ecosystems represent a weak or a strong sink. Tundra was 0.6 °C warmer in the 2000s compared to the 1990s. The central estimates of the observations, process-based models, and inversion models each identify stronger sinks in the 2000s compared with the 1990s. Some of the process models indicate that this occurred because net primary production increased more in response to warming than heterotrophic respiration. Similarly, the observations and the applications of regional process-based models suggest that CH4 emissions from Arctic tundra have increased from the 1990s to 2000s because of the sensitivity of CH4 emissions to warmer temperatures. Based on our analyses of the estimates from observations, process-based models, and inversion models, we estimate that Arctic tundra was a sink for atmospheric CO2 of 110 Tg C yr−1 (uncertainty between a sink of 291 Tg C yr−1 and a source of 80 Tg C yr−1) and a source of CH4 to the atmosphere of 19 Tg C yr−1 (uncertainty between sources of 8 and 29 Tg C yr−1). The suite of analyses conducted in this study indicate that it is important to reduce uncertainties in the observations, process-based models, and inversions in order to better understand the degree to which Arctic tundra is influencing atmospheric CO2 and CH4 concentrations. The reduction of uncertainties can be accomplished through (1) the strategic placement of more CO2 and CH4 monitoring stations to reduce uncertainties in inversions, (2) improved observation networks of ground-based measurements of CO2 and CH4 exchange to understand exchange in response to disturbance and across gradients of climatic and hydrological variability, and (3) the effective transfer of information from enhanced observation networks into process-based models to improve the simulation of CO2 and CH4 exchange from Arctic tundra to the atmosphere.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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

Citations395
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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