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Enregistrement W2239322794 · doi:10.5194/gmd-9-323-2016

Competition between plant functional types in the Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM) v. 2.0

2016· article· en· W2239322794 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVegetation (pathology)Environmental scienceEcosystemPhysical geographyPrecipitationTerrestrial ecosystemClimate modelAtmospheric sciencesForcing (mathematics)EcologyClimatologyClimate changeGeologyGeographyMeteorologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM) is the interactive vegetation component in the Earth system model of the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis. CTEM models land–atmosphere exchange of CO2 through the response of carbon in living vegetation, and dead litter and soil pools, to changes in weather and climate at timescales of days to centuries. Version 1.0 of CTEM uses prescribed fractional coverage of plant functional types (PFTs) although, in reality, vegetation cover continually adapts to changes in climate, atmospheric composition and anthropogenic forcing. Changes in the spatial distribution of vegetation occur on timescales of years to centuries as vegetation distributions inherently have inertia. Here, we present version 2.0 of CTEM, which includes a representation of competition between PFTs based on a modified version of the Lotka–Volterra (L–V) predator–prey equations. Our approach is used to dynamically simulate the fractional coverage of CTEM's seven natural, non-crop PFTs, which are then compared with available observation-based estimates. Results from CTEM v. 2.0 show the model is able to represent the broad spatial distributions of its seven PFTs at the global scale. However, differences remain between modelled and observation-based fractional coverage of PFTs since representing the multitude of plant species globally, with just seven non-crop PFTs, only captures the large-scale climatic controls on PFT distributions. As expected, PFTs that exist in climate niches are difficult to represent either due to the coarse spatial resolution of the model, and the corresponding driving climate, or the limited number of PFTs used. We also simulate the fractional coverage of PFTs using unmodified L–V equations to illustrate its limitations. The geographic and zonal distributions of primary terrestrial carbon pools and fluxes from the versions of CTEM that use prescribed and dynamically simulated fractional coverage of PFTs compare reasonably well with each other and observation-based estimates. The parametrization of competition between PFTs in CTEM v. 2.0 based on the modified L–V equations behaves in a reasonably realistic manner and yields a tool with which to investigate the changes in spatial distribution of vegetation in response to future changes in climate.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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