Divergent apparent temperature sensitivity of terrestrial ecosystem respiration
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies revealed convergent temperature sensitivity of ecosystem respiration (Re) within aquatic ecosystems and between terrestrial and aquatic ecosystems. We do not know yet whether various terrestrial ecosystems have consistent or divergent temperature sensitivity. Here, we synthesized 163 eddy covariance flux sites across the world and examined the global variation of the apparent activation energy (Ea), which characterizes the apparent temperature sensitivity of and its interannual variability (IAV) as well as their controlling factors. We used carbon fluxes and meteorological data across FLUXNET sites to calculate mean annual temperature, temperature range, precipitation, global radiation, potential radiation, gross primary productivity and Re by averaging the daily values over the years in each site. Furthermore, we analyzed the sites with >8 years data to examine the IAV of Ea and calculated the standard deviation of Ea across years at each site to characterize IAV. The results showed a widely global variation of Ea, with significantly lower values in the tropical and subtropical areas than in temperate and boreal areas, and significantly higher values in grasslands and wetlands than that in deciduous broadleaf forests and evergreen forests. Globally, spatial variations of Ea were explained by changes in temperature and an index of water availability with differing contribution of each explaining variable among climate zones and biomes. IAV and the corresponding coefficient of variation of Ea decreased with increasing latitude, but increased with radiation and corresponding mean annual temperature. The revealed patterns in the spatial and temporal variations of Ea and its controlling factors indicate divergent temperature sensitivity of Re, which could help to improve our predictive understanding of Re in response to climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».