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Enregistrement W2750704026 · doi:10.5194/gmd-11-497-2018

ORCHIDEE-PEAT (revision 4596), a model for northern peatland CO <sub>2</sub> , water, and energy fluxes on daily to annual scales

2018· article· en· W2750704026 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.

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensTrent UniversityWilfrid Laurier UniversityUniversité de MontréalCenter for Diagnosis and Research on Alzheimer's DiseaseCarleton UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesSight Research UKAgence Nationale de la RechercheNational Aeronautics and Space AdministrationNatural Environment Research CouncilU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPeatEcosystem respirationEddy covarianceEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Primary productionWater tableSphagnumBiosphere modelEcosystemAtmospheric sciencesBiosphereEcologyGroundwaterGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Peatlands store substantial amounts of carbon and are vulnerable to climate change. We present a modified version of the Organising Carbon and Hydrology In Dynamic Ecosystems (ORCHIDEE) land surface model for simulating the hydrology, surface energy, and CO2 fluxes of peatlands on daily to annual timescales. The model includes a separate soil tile in each 0.5° grid cell, defined from a global peatland map and identified with peat-specific soil hydraulic properties. Runoff from non-peat vegetation within a grid cell containing a fraction of peat is routed to this peat soil tile, which maintains shallow water tables. The water table position separates oxic from anoxic decomposition. The model was evaluated against eddy-covariance (EC) observations from 30 northern peatland sites, with the maximum rate of carboxylation (Vcmax) being optimized at each site. Regarding short-term day-to-day variations, the model performance was good for gross primary production (GPP) (r2 = 0.76; Nash–Sutcliffe modeling efficiency, MEF = 0.76) and ecosystem respiration (ER, r2 = 0.78, MEF = 0.75), with lesser accuracy for latent heat fluxes (LE, r2 = 0.42, MEF = 0.14) and and net ecosystem CO2 exchange (NEE, r2 = 0.38, MEF = 0.26). Seasonal variations in GPP, ER, NEE, and energy fluxes on monthly scales showed moderate to high r2 values (0.57–0.86). For spatial across-site gradients of annual mean GPP, ER, NEE, and LE, r2 values of 0.93, 0.89, 0.27, and 0.71 were achieved, respectively. Water table (WT) variation was not well predicted (r2 &lt; 0.1), likely due to the uncertain water input to the peat from surrounding areas. However, the poor performance of WT simulation did not greatly affect predictions of ER and NEE. We found a significant relationship between optimized Vcmax and latitude (temperature), which better reflects the spatial gradients of annual NEE than using an average Vcmax value.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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