Nitrogen Availability Dampens the Positive Impacts of CO<sub>2</sub> Fertilization on Terrestrial Ecosystem Carbon and Water Cycles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The magnitude and variability of the terrestrial CO 2 sink remain uncertain, partly due to limited global information on ecosystem nitrogen (N) and its cycle. Without N constraint in ecosystem models, the simulated benefits from CO 2 fertilization and CO 2 ‐induced increases in water use efficiency (WUE) may be overestimated. In this study, satellite observations of a relative measure of chlorophyll content are used as a proxy for leaf photosynthetic N content globally for 2003–2011. Global gross primary productivity (GPP) and evapotranspiration are estimated under elevated CO 2 and N‐constrained model scenarios. Results suggest that the rate of global GPP increase is overestimated by 85% during 2000–2015 without N limitation. This limitation is found to occur in many tropical and boreal forests, where a negative leaf N trend indicates a reduction in photosynthetic capacity, thereby suppressing the positive vegetation response to enhanced CO 2 fertilization. Based on our carbon‐water coupled simulations, enhanced CO 2 concentration decreased stomatal conductance and hence increased WUE by 10% globally over the 1982 to 2015 time frame. Due to increased anthropogenic N application, GPP in croplands continues to grow and offset the weak negative trend in forests due to N limitation. Our results also show that the improved WUE is unlikely to ease regional droughts in croplands because of increases in evapotranspiration, which are associated with the enhanced GPP. Although the N limitation on GPP increase is large, its associated confidence interval is still wide, suggesting an urgent need for better understanding and quantification of N limitation from satellite observations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».