Spatially simulating changes of soil water content and their effects on carbon sequestration in Canada’s forests and wetlands
Notice bibliographique
Résumé
The variations of soil water content (SWC) and its influences on the carbon (C) cycle in Canada’s forests and wetlands were studied through model simulations using the Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon (InTEC) model. It shows that Canada’s forests and wetlands experienced spatially and temporally heterogeneous changes in SWC from 1901 to 2000. SWC changes caused average NPP to decrease 40.8 Tg C yr−1 from 1901 to 2000, whereas the integrated effect of non-disturbance factors (climate change, CO2 fertilization and N deposition) enhanced NPP by 9.9%. During 1981–2000, the reduction of NPP caused by changes in SWC was 58.1 Tg C yr−1 whereas non-disturbance factors together caused NPP to increase by 16.6%. SWC changes resulted in an average increase of 4.1 Tg C yr−1 in the net C uptake during 1901–2000, relatively small compared with the enhancement in C uptake of 50.2 Tg C yr−1 by the integrated effect of non-disturbance factors. During 1981–2000, changes in SWC caused a reduction of 3.8 Tg C yr−1 in net C sequestration whereas the integrated factors increased net C sequestration by 54.1 Tg C yr−1. Increase in SWC enhanced C sequestration in all ecozones.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».