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Enregistrement W2126168892 · doi:10.5194/tc-10-179-2016

Simulated high-latitude soil thermal dynamics during the past 4 decades

2016· article· en· W2126168892 sur OpenAlexaff
Shushi Peng, Philippe Ciais, Gerhard Krinner, T. Wang, Isabelle Gouttevin, A. David McGuire, David M. Lawrence, Eleanor Burke, Xiaodong Chen, Bertrand Decharme, Charles D. Koven, Andrew H. MacDougall, Annette Rinke, Kazuyuki Saitô, Wenxin Zhang, Ramdane Alkama, T. J. Bohn, Christine Delire, T. Hajima, Duoying Ji, Dennis P. Lettenmaier, Paul Miller, John C. Moore, Benjamin Smith, Tetsuo Sueyoshi

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesEuropean CommissionAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceForcing (mathematics)ClimatologyBiogeochemical cycleAtmospheric sciencesRadiative forcingClimate changeActive layerSoil carbonEcosystemPhysical geographySoil waterSoil scienceGeologyEcologyLayer (electronics)OceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Soil temperature (Ts) change is a key indicator of the dynamics of permafrost. On seasonal and interannual timescales, the variability of Ts determines the active-layer depth, which regulates hydrological soil properties and biogeochemical processes. On the multi-decadal scale, increasing Ts not only drives permafrost thaw/retreat but can also trigger and accelerate the decomposition of soil organic carbon. The magnitude of permafrost carbon feedbacks is thus closely linked to the rate of change of soil thermal regimes. In this study, we used nine process-based ecosystem models with permafrost processes, all forced by different observation-based climate forcing during the period 1960–2000, to characterize the warming rate of Ts in permafrost regions. There is a large spread of Ts trends at 20 cm depth across the models, with trend values ranging from 0.010 ± 0.003 to 0.031 ± 0.005 °C yr−1. Most models show smaller increase in Ts with increasing depth. Air temperature (Tsub>a) and longwave downward radiation (LWDR) are the main drivers of Ts trends, but their relative contributions differ amongst the models. Different trends of LWDR used in the forcing of models can explain 61 % of their differences in Ts trends, while trends of Ta only explain 5 % of the differences in Ts trends. Uncertain climate forcing contributes a larger uncertainty in Ts trends (0.021 ± 0.008 °C yr−1, mean ± standard deviation) than the uncertainty of model structure (0.012 ± 0.001 °C yr−1), diagnosed from the range of response between different models, normalized to the same forcing. In addition, the loss rate of near-surface permafrost area, defined as total area where the maximum seasonal active-layer thickness (ALT) is less than 3 m loss rate, is found to be significantly correlated with the magnitude of the trends of Ts at 1 m depth across the models (R = −0.85, P = 0.003), but not with the initial total near-surface permafrost area (R = −0.30, P = 0.438). The sensitivity of the total boreal near-surface permafrost area to Ts at 1 m is estimated to be of −2.80 ± 0.67 million km2 °C−1. Finally, by using two long-term LWDR data sets and relationships between trends of LWDR and Ts across models, we infer an observation-constrained total boreal near-surface permafrost area decrease comprising between 39 ± 14 × 103 and 75 ± 14 × 103 km2 yr−1 from 1960 to 2000. This corresponds to 9–18 % degradation of the current permafrost area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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