Modelling carbon sources and sinks in terrestrial vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Contents Summary 652 I. Introduction 652 II. Discrepancy in predicting the effects of rising [CO 2 ] on the terrestrial C sink 655 III. Carbon and nutrient storage in plants and its modelling 656 IV. Modelling the source and the sink: a plant perspective 657 V. Plant‐scale water and Carbon flux models 660 VI. Challenges for the future 662 Acknowledgements 663 Authors contributions 663 References 663 Summary The increase in atmospheric CO 2 in the future is one of the most certain projections in environmental sciences. Understanding whether vegetation carbon assimilation, growth, and changes in vegetation carbon stocks are affected by higher atmospheric CO 2 and translating this understanding in mechanistic vegetation models is of utmost importance. This is highlighted by inconsistencies between global‐scale studies that attribute terrestrial carbon sinks to CO 2 stimulation of gross and net primary production on the one hand, and forest inventories, tree‐scale studies, and plant physiological evidence showing a much less pronounced CO 2 fertilization effect on the other hand. Here, we review how plant carbon sources and sinks are currently described in terrestrial biosphere models. We highlight an uneven representation of complexity between the modelling of photosynthesis and other processes, such as plant respiration, direct carbon sinks, and carbon allocation, largely driven by available observations. Despite a general lack of data on carbon sink dynamics to drive model improvements, ways forward toward a mechanistic representation of plant carbon sinks are discussed, leveraging on results obtained from plant‐scale models and on observations geared toward model developments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».