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Enregistrement W2618402634 · doi:10.5194/gmd-11-2009-2018

Soil Methanotrophy Model (MeMo v1.0): a process-based model to quantify global uptake of atmospheric methane by soil

2018· article· en· W2618402634 sur OpenAlexaff
Fabiola Murguía‐Flores, Sandra Arndt, Anita L. Ganesan, Guillermo N. Murray‐Tortarolo, Edward R. C. Hornibrook

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésSink (geography)Environmental scienceAtmospheric sciencesSoil waterAtmospheric methaneMethaneWater contentSoil scienceHydrology (agriculture)EcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Soil bacteria known as methanotrophs are the sole biological sink for atmospheric methane (CH4), a potent greenhouse gas that is responsible for ∼ 20 % of the human-driven increase in radiative forcing since pre-industrial times. Soil methanotrophy is controlled by a plethora of factors, including temperature, soil texture, moisture and nitrogen content, resulting in spatially and temporally heterogeneous rates of soil methanotrophy. As a consequence, the exact magnitude of the global soil sink, as well as its temporal and spatial variability, remains poorly constrained. We developed a process-based model (Methanotrophy Model; MeMo v1.0) to simulate and quantify the uptake of atmospheric CH4 by soils at the global scale. MeMo builds on previous models by Ridgwell et al. (1999) and Curry (2007) by introducing several advances, including (1) a general analytical solution of the one-dimensional diffusion–reaction equation in porous media, (2) a refined representation of nitrogen inhibition on soil methanotrophy, (3) updated factors governing the influence of soil moisture and temperature on CH4 oxidation rates and (4) the ability to evaluate the impact of autochthonous soil CH4 sources on uptake of atmospheric CH4. We show that the improved structural and parametric representation of key drivers of soil methanotrophy in MeMo results in a better fit to observational data. A global simulation of soil methanotrophy for the period 1990–2009 using MeMo yielded an average annual sink of 33.5 ± 0.6 Tg CH4 yr−1. Warm and semi-arid regions (tropical deciduous forest and open shrubland) had the highest CH4 uptake rates of 602 and 518 mg CH4 m−2 yr−1, respectively. In these regions, favourable annual soil moisture content (∼ 20 % saturation) and low seasonal temperature variations (variations < ∼ 6 ∘C) provided optimal conditions for soil methanotrophy and soil–atmosphere gas exchange. In contrast to previous model analyses, but in agreement with recent observational data, MeMo predicted low fluxes in wet tropical regions because of refinements in formulation of the influence of excess soil moisture on methanotrophy. Tundra and mixed forest had the lowest simulated CH4 uptake rates of 176 and 182 mg CH4 m−2 yr−1, respectively, due to their marked seasonality driven by temperature. Global soil uptake of atmospheric CH4 was decreased by 4 % by the effect of nitrogen inputs to the system; however, the direct addition of fertilizers attenuated the flux by 72 % in regions with high agricultural intensity (i.e. China, India and Europe) and by 4–10 % in agriculture areas receiving low rates of N input (e.g. South America). Globally, nitrogen inputs reduced soil uptake of atmospheric CH4 by 1.38 Tg yr−1, which is 2–5 times smaller than reported previously. In addition to improved characterization of the contemporary soil sink for atmospheric CH4, MeMo provides an opportunity to quantify more accurately the relative importance of soil methanotrophy in the global CH4 cycle in the past and its capacity to contribute to reduction of atmospheric CH4 levels under future global change scenarios.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations130
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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