Modeling dissolved organic carbon in temperate forest soils: TRIPLEX-DOC model development and validation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Even though dissolved organic carbon (DOC) is the most active carbon (C) cycling in soil organic carbon (SOC) pools, it receives little attention from the global C budget. DOC fluxes are critical to aquatic ecosystem inputs and contribute to the C balance of terrestrial ecosystems, but few ecosystem models have attempted to integrate DOC dynamics into terrestrial C cycling. This study introduces a new process-based model, TRIPLEX-DOC, that is capable of estimating DOC dynamics in forest soils by incorporating both ecological drivers and biogeochemical processes. TRIPLEX-DOC was developed from Forest-DNDC, a biogeochemical model simulating C and nitrogen (N) dynamics, coupled with a new DOC process module that predicts metabolic transformations, sorption/desorption, and DOC leaching in forest soils. The model was validated against field observations of DOC concentrations and fluxes at white pine forest stands located in southern Ontario, Canada. The model was able to simulate seasonal dynamics of DOC concentrations and the magnitudes observed within different soil layers, as well as DOC leaching in the age sequence of these forests. Additionally, TRIPLEX-DOC estimated the effect of forest harvesting on DOC leaching, with a significant increase following harvesting, illustrating that land use change is of critical importance in regulating DOC leaching in temperate forests as an important source of C input to aquatic ecosystems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle