Modeling analysis of primary controls on net ecosystem productivity of seven boreal and temperate coniferous forests across a continental transect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Process‐based models are effective tools to synthesize and/or extrapolate measured carbon (C) exchanges from individual sites to large scales. In this study, we used a C‐ and nitrogen (N)‐cycle coupled ecosystem model named CN‐CLASS (Carbon Nitrogen‐Canadian Land Surface Scheme) to study the role of primary climatic controls and site‐specific C stocks on the net ecosystem productivity (NEP) of seven intermediate‐aged to mature coniferous forest sites across an east–west continental transect in Canada. The model was parameterized using a common set of parameters, except for two used in empirical canopy conductance–assimilation, and leaf area–sapwood relationships, and then validated using observed eddy covariance flux data. Leaf Rubisco‐N dynamics that are associated with soil–plant N cycling, and depend on canopy temperature, enabled the model to simulate site‐specific gross ecosystem productivity (GEP) reasonably well for all seven sites. Overall GEP simulations had relatively smaller differences compared with observations vs. ecosystem respiration (RE), which was the sum of many plant and soil components with larger variability and/or uncertainty associated with them. Both observed and simulated data showed that, on an annual basis, boreal forest sites were either carbon‐neutral or a weak C sink, ranging from 30 to 180 g C m−2 yr−1; while temperate forests were either a medium or strong C sink, ranging from 150 to 500 g C m−2 yr−1, depending on forest age and climatic regime. Model sensitivity tests illustrated that air temperature, among climate variables, and aboveground biomass, among major C stocks, were dominant factors impacting annual NEP. Vegetation biomass effects on annual GEP, RE and NEP showed similar patterns of variability at four boreal and three temperate forests. Air temperature showed different impacts on GEP and RE, and the response varied considerably from site to site. Higher solar radiation enhanced GEP, while precipitation differences had a minor effect. Magnitude of forest litter content and soil organic matter (SOM) affected RE. SOM also affected GEP, but only at low levels of SOM, because of low N mineralization that limited soil nutrient (N) availability. The results of this study will help to evaluate the impact of future climatic changes and/or forest C stock variations on C uptake and loss in forest ecosystems growing in diverse environments.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».