Evaluation of modeled global carbon dynamics: analysis based on global carbon flux and above-ground biomass data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Dynamic global vegetation models are useful tools for the simulation of carbon dynamics on regional and global scales. However, even the most validated models are usually hampered by the poor availability of global biomass data in the model validation, especially on regional/global scales. Here, taking the integrated biosphere simulator model (IBIS) as an example, we evaluated the modeled carbon dynamics, including gross primary production (GPP) and potential above-ground biomass (AGB), on the global scale. The IBIS model was constrained by both in situ GPP and plot-level AGB data collected from the literature. Independent validation showed that IBIS could reproduce GPP and evapotranspiration with acceptable accuracy at site and global levels. On the global scale, the IBIS-simulated total AGB was similar to those obtained in other studies. However, discrepancies were observed between the model-derived and observed spatial patterns of AGB for Amazonian forests. The differences among the AGB spatial patterns were mainly caused by the single-parameter set of the model used. This study showed that different meteorological inputs can also introduce substantial differences in AGB on the global scale. Further analysis showed that this difference is small compared with parameter-induced differences. The conclusions of our research highlight the necessity of considering the heterogeneity of key model physiological parameters in modeling global AGB. The research also shows that to simulate large-scale carbon dynamics, both carbon flux and AGB data are necessary to constrain the model. The main conclusions of our research will help to improve model simulations of global carbon cycles.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».