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Enregistrement W2894694501 · doi:10.1098/rstb.2017.0304

Impact of the 2015/2016 El Niño on the terrestrial carbon cycle constrained by bottom-up and top-down approaches

2018· article· en· W2894694501 sur OpenAlexaff
Ana Bastos, Pierre Friedlingstein, Stephen Sitch, Chi Chen, Arnaud Mialon, Jean‐Pierre Wigneron, Vivek K. Arora, Peter Briggs, Josep G. Canadell, Philippe Ciais, Frédéric Chevallier, Lei Cheng, Christine Delire, Vanessa Haverd, Atul K. Jain, Fortunat Joos, Etsushi Kato, Sebastian Lienert, Danica Lombardozzi, Joe R. Melton, Ranga B. Myneni, Julia E. M. S. Nabel, Julia Pongratz, Benjamin Poulter, Christian Rödenbeck, Roland Séférian, Hanqin Tian, Christel van Eck, Nicolas Viovy, Nicolas Vuichard, Anthony P. Walker, Andy Wiltshire, Jia Yang, Sönke Zaehle, Ning Zeng, Dan Zhu

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Environment Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsCentre National d’Etudes SpatialesOak Ridge National LaboratoryNational Natural Science Foundation of ChinaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungBelgian Federal Science Policy OfficeSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of EnergyEuropean CommissionNational Science FoundationEuropean Space AgencyUT-BattelleNational Key Research and Development Program of ChinaMet OfficeAustralian GovernmentNewton FundBattelle
Mots-clésBiomeCarbon cycleEnvironmental scienceCarbon sinkTerrestrial ecosystemEcosystemSink (geography)Atmospheric sciencesTropicsClimatologyClimate changePrimary productionProductivityCarbon sequestrationAtmosphere (unit)Carbon dioxideGeologyEcologyMeteorologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluating the response of the land carbon sink to the anomalies in temperature and drought imposed by El Niño events provides insights into the present-day carbon cycle and its climate-driven variability. It is also a necessary step to build confidence in terrestrial ecosystems models' response to the warming and drying stresses expected in the future over many continents, and particularly in the tropics. Here we present an in-depth analysis of the response of the terrestrial carbon cycle to the 2015/2016 El Niño that imposed extreme warming and dry conditions in the tropics and other sensitive regions. First, we provide a synthesis of the spatio-temporal evolution of anomalies in net land–atmosphere CO 2 fluxes estimated by two in situ measurements based on atmospheric inversions and 16 land-surface models (LSMs) from TRENDYv6. Simulated changes in ecosystem productivity, decomposition rates and fire emissions are also investigated. Inversions and LSMs generally agree on the decrease and subsequent recovery of the land sink in response to the onset, peak and demise of El Niño conditions and point to the decreased strength of the land carbon sink: by 0.4–0.7 PgC yr −1 (inversions) and by 1.0 PgC yr −1 (LSMs) during 2015/2016. LSM simulations indicate that a decrease in productivity, rather than increase in respiration, dominated the net biome productivity anomalies in response to ENSO throughout the tropics, mainly associated with prolonged drought conditions. This article is part of a discussion meeting issue ‘The impact of the 2015/2016 El Niño on the terrestrial tropical carbon cycle: patterns, mechanisms and implications’.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,218 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations128
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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