Quantifying the Effects of Snowpack on Soil Thermal and Carbon Dynamics of the Arctic Terrestrial Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow insulation effects modify soil and carbon dynamics in northern middle to high latitudes (45°–90°N). This study incorporates these effects by introducing a snow model into an existing soil thermal model in a biogeochemistry modeling framework, the Terrestrial Ecosystem Model. The coupled model is used to quantify snow insulation effects on carbon and soil thermal dynamics in 45°–90°N region for the historical period (2003–2010) and the future period (2017–2099) under two climate scenarios. The revised model captures the snow insulation effects and improves the estimates of soil thermal dynamics and the land freeze‐thaw as well as terrestrial ecosystem carbon dynamics. Historical mean cold‐season soil temperature at 5 cm depth driven with satellite‐based snow data is 6.4°C warmer in comparison with the original model simulation. Frozen area in late spring is estimated to shrink mainly over eastern Siberia, in central to eastern Europe, and along southern Canada in November. During each nongrowing season in the historical period, 0.41 Pg more soil C is released due to warmer soil temperature estimated using the new model. During 2003–2010, the revised model estimates that the region accumulated 0.86 Pg less C due to weaker gross primary production, leading to a regional C loss at 0.19 PgC/year. The revised model projects that the region will lose 38–51% permafrost area by 2100 and continue to be a C source under the low‐emission scenario (Representative Concentration Pathway 2.6) but to be gradually transitioning into a weak sink in the latter half of the 21st century under the high‐emission scenario (Representative Concentration Pathway 8.5).
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».