Reconstruction of interannual variability of NEP using a process‐based model (<scp>InTEC</scp>) with climate and atmospheric records at Fluxnet‐Canada forest sites
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Reconstruction of interannual variability of net ecosystem productivity (NEP) in forests provides an important approach to analyse impacts of future climate change on global carbon (C) cycling. However, lacking climate data at sufficient temporal scales constrains NEP simulation and the potential of monthly climate data in modelling annual NEP remains largely poorly understood. In this study, annual NEP at 12 Fluxnet‐Canada forest sites (93 site‐year) was simulated using a process‐based Integrated Terrestrial Ecosystem C‐budget (InTEC) model driven by forest inventory data, site‐level meteorological measurements, site‐specific indicators, and remote sensing observations. Our results indicate that the InTEC model can capture the first order of interannual NEP variability with coefficients of determination (R2) of 0.84 (p < 0.001) between simulated and measured NEP, providing a significant opportunity to reconstruct long‐term climate change on forest C dynamics using only available monthly historical climate records. The usefulness of model simulation was further evaluated at three post‐clearcut chronosequences Douglas‐fir stands of British Columbia, suggesting that the Douglas‐fir ecosystem would remain a C source for 15–20 years after clearcut and the maximum annual NEP may occur at the age around 50.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».