Evaluating GPP and Respiration Estimates Over Northern Midlatitude Ecosystems Using Solar‐Induced Fluorescence and Atmospheric CO<sub>2</sub> Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract On regional to global scales, few constraints exist on gross primary productivity (GPP) and ecosystem respiration (Re) fluxes. Yet constraints on these fluxes are critical for evaluating and improving terrestrial biosphere models. In this study, we evaluate the seasonal cycle of GPP, Re, and net ecosystem exchange (NEE) produced by four terrestrial biosphere models and FLUXCOM, a data‐driven model, over northern midlatitude ecosystems. We evaluate the seasonal cycle of GPP and NEE using solar‐induced fluorescence retrieved from the Global Ozone Monitoring Experiment‐2 and column‐averaged dry‐air mole fractions of CO2 (XCO2) from the Total Carbon Column Observing Network, respectively. We then infer Re by combining constraints on GPP with constraints on NEE from two flux inversions. An ensemble of optimized Re seasonal cycles is generated using five GPP estimates and two NEE estimates. The optimized Re curves generally show high consistency with each other, with the largest differences due to the magnitude of GPP. We find optimized Re exhibits a systematically broader summer maximum than modeled Re, with values lower during June–July and higher during the fall than Re. Further analysis suggests that the differences could be due to seasonal variations in the carbon use efficiency (possibly due to an ecosystem‐scale Kok effect) and to seasonal variations in the leaf litter and fine root carbon pool. The results suggest that the inclusion of variable carbon use efficiency for autotrophic respiration and carbon pool dependence for heterotrophic respiration is important for accurately simulating Re.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».