Low historical nitrogen deposition effect on carbon sequestration in the boreal zone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrogen (N) cycle dynamics and N deposition play an important role in determining the terrestrial biosphere's carbon (C) balance. We assess global and biome‐specific N deposition effects on C sequestration rates with the dynamic global vegetation model LPJ‐GUESS. Modeled CN interactions are evaluated by comparing predictions of the C and CN version of the model with direct observations of C fluxes from 68 forest FLUXNET sites. N limitation on C uptake reduced overestimation of gross primary productivity for boreal evergreen needleleaf forests from 56% to 18%, presenting the greatest improvement among forest types. Relative N deposition effects on C sequestration (dC/dN) in boreal, temperate, and tropical sites ranged from 17 to 26 kg C kg N−1 when modeled at site scale and were reduced to 12–22 kg C kg N−1 at global scale. We find that 19% of the recent (1990–2007) and 24% of the historical global C sink (1900–2006) was driven by N deposition effects. While boreal forests exhibit highest dC/dN, their N deposition‐induced C sink was relatively low and is suspected to stay low in the future as no major changes in N deposition rates are expected in the boreal zone. N deposition induced a greater C sink in temperate and tropical forests, while predicted C fluxes and N‐induced C sink response in tropical forests were associated with greatest uncertainties. Future work should be directed at improving the ability of LPJ‐GUESS and other process‐based ecosystem models to reproduce C cycle dynamics in the tropics, facilitated by more benchmarking data sets. Furthermore, efforts should aim to improve understanding and model representations of N availability (e.g., N fixation and organic N uptake), N limitation, P cycle dynamics, and effects of anthropogenic land use and land cover changes.
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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 | 0,001 | 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 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 ».