Representing sub-grid scale variations in nitrogen deposition associated with land use in a global Earth system model: implications for present and future nitrogen deposition fluxes over North America
Notice bibliographique
Résumé
Reactive nitrogen (N) emissions have increased over the last 150 years as a result of greater fossil fuel combustion and food production. The resulting increase in N deposition can alter the function of ecosystems, but characterizing its ecological impacts remains challenging, in part because of uncertainties in model-based estimates of N dry deposition. Here, we use the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) atmospheric chemistry–climate model (AM3) coupled with the GFDL land model (LM3) to estimate dry deposition velocities. We leverage the tiled structure of LM3 to represent the impact of physical, hydrological, and ecological heterogeneities on the surface removal of chemical tracers. We show that this framework can be used to estimate N deposition at more ecologically relevant scales (e.g., natural vegetation, water bodies) than from the coarse-resolution global model AM3. Focusing on North America, we show that the faster removal of N over forested ecosystems relative to cropland and pasture implies that coarse-resolution estimates of N deposition from global models systematically underestimate N deposition to natural vegetation by 10 % to 30 % in the central and eastern US. Neglecting the sub-grid scale heterogeneity of dry deposition velocities also results in an underestimate (overestimate) of the amount of reduced (oxidized) nitrogen deposited to water bodies. Overall, changes in land cover associated with human activities are found to slow down the removal of N from the atmosphere, causing a reduction in the dry oxidized, dry reduced, and total (wet+dry) N deposition over the contiguous US of 8 %, 26 %, and 6 %, respectively. We also find that the reduction in the overall rate of removal of N associated with land-use change tends to increase N deposition on the remaining natural vegetation and facilitate N export to Canada. We show that sub-grid scale differences in the surface removal of oxidized and reduced nitrogen imply that projected near-term (2010–2050) changes in oxidized (−47 %) and reduced (+40 %) US N emissions will cause opposite changes in N deposition to water bodies (increase) and natural vegetation (decrease) in the eastern US, with potential implications for acidification and ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».