Modeling forest carbon cycle using long‐term carbon stock field measurement in the Delaware River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Process‐based models are a powerful approach to test our understanding of biogeochemical processes, to extrapolate ground survey data from limited plots to the landscape scale, and to simulate the effects of climate change, nitrogen deposition, elevated atmospheric CO 2 , increasing natural disturbances, and land‐use change on ecological processes. However, in most studies, the models are calibrated using ground measurements from only a few sites, though they may be extrapolated to much larger areas. Estimation accuracy can be improved if the models are parameterized using long‐term carbon (C) stock data from multiple sites representative of the simulated region. In this study, forest biomass C stocks measured in 61 forested plots located in three research sites in the Delaware River Basin ( DRB ) were used to modify the Pn ET ‐ CN model in three ways: (1) Field‐measured mortality rates in each forest type were used to parameterize the wood turnover rate; (2) a numerical approach was used to calibrate the relationship between foliage N and maximum photosynthesis rate; and (3) stand age was incorporated into the model as an input variable, which determines the year of the last disturbance. The results showed that these model modifications improved model performance in capturing the spatial variation of forest C dynamics in the DRB forests. The spatial distribution of forest C pools and fluxes in the three sites was mapped using the modified model. The modified model was also used in experimental scenarios, which predicted that 39% of forest C sequestered over the past decade could be attributed to the combined effects of elevated CO 2 and N deposition. This study demonstrated an effective method for using long‐term biometric measurements of forest biomass C stocks to constrain and improve a process‐based ecosystem model at a regional scale. Further research should target improving model parameters that are sensitive to the spatial variation of forest C dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».