Explicit Representation of Grazing Activity in a Diagnostic Terrestrial Model: A Data‐Process Combined Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Grazing activity is a fundamental behavior in pasture ecosystems and, globally, is a major disturbance that leads to destruction of terrestrial biomass. However, its impact on ecosystem C sequestration at large scales is not well understood due to its obvious anthropogenic property. In this study, we proposed a Data‐Process combined Grazing Scheme (DPGS) to quantify the regional grazing impact on ecosystem C sequestration in the typical pasture ecosystem, Temperate Eurasian Steppe. First, a pixel‐based livestock distribution map was generated based on fine‐scale (province/prefecture) inventory data using a resource‐oriented livestock distribution approach. Then the C consumption due to grazing ( C loss,graze ) was simulated by combining a late version of a remote‐sensing‐based terrestrial model, the Boreal Ecosystem Productivity Simulator and the Shiyomi grazing model. The modeled regional livestock density was evaluated against the Gridded Livestock of the World data set. The DPGS was able to reproduce the spatial distribution of livestock. Because extralarge herbivores (camel and horse) were involved in the calculation, the DPGS predicts higher livestock density than the Gridded Livestock of the World data set over 70% of the region. The modeled C loss,graze and its seasonal variability were validated against multiple site‐based data sets. The results showed good agreements with the field observations of C loss,graze . With further tests and data incorporations, this scheme has the potential to produce high‐resolution data sets of livestock distribution and C loss,graze and become a useful diagnostic instrument for model evaluation, parameterization, and intercomparison.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».