Carbon cycling under 300 years of land use change: Importance of the secondary vegetation sink
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a dynamic land model (LM3V) able to simulate ecosystem dynamics and exchanges of water, energy, and CO2 between land and atmosphere. LM3V is specifically designed to address the consequences of land use and land management changes including cropland and pasture dynamics, shifting cultivation, logging, fire, and resulting patterns of secondary regrowth. Here we analyze the behavior of LM3V, forced with the output from the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) atmospheric model AM2, observed precipitation data, and four historic scenarios of land use change for 1700–2000. Our analysis suggests a net terrestrial carbon source due to land use activities from 1.1 to 1.3 GtC/a during the 1990s, where the range is due to the difference in the historic cropland distribution. This magnitude is substantially smaller than previous estimates from other models, largely due to our estimates of a secondary vegetation sink of 0.35 to 0.6 GtC/a in the 1990s and decelerating agricultural land clearing since the 1960s. For the 1990s, our estimates for the pastures' carbon flux vary from a source of 0.37 to a sink of 0.15 GtC/a, and for the croplands our model shows a carbon source of 0.6 to 0.9 GtC/a. Our process‐based model suggests a smaller net deforestation source than earlier bookkeeping models because it accounts for decelerated net conversion of primary forest to agriculture and for stronger secondary vegetation regrowth in tropical regions. The overall uncertainty is likely to be higher than the range reported here because of uncertainty in the biomass recovery under changing ambient conditions, including atmospheric CO2 concentration, nutrients availability, and climate.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».