Slow-down of the greening trend in natural vegetation with further rise in atmospheric CO2
Notice bibliographique
Résumé
Satellite data reveal widespread changes in vegetation cover of Earth’s land surfaces. Regions intensively attended to by humans are mostly greening due to land management. Natural vegetation, on the other hand, is exhibiting patterns of both greening and browning in all continents. Factors linked to anthropogenic carbon emissions, such as CO2 fertilization, climate change and consequent episodic disturbances (e.g. fires and droughts) are hypothesized to be key drivers of changes in natural vegetation. A rigorous regional attribution at biome-level that can be scaled into a global picture of what is behind the observed changes is currently lacking. Therefore, we analyze here the longest available satellite record of global leaf area index (LAI, 1981-2017) and identify several clusters of significant long-term changes at the biome scale. Using process-based model simulations (fully-coupled MPI-M Earth system model and 13 stand-alone land surface models), we disentangle the effects of rising CO2 on LAI in a probabilistic setting applying Causal Counterfactual Theory. Our analysis reveals a slowing down of greening and strengthening of browning trends, particularly in the last two decades (2000-2017). The decreases in LAI are primarily concentrated in regions of high LAI (i.e. tropical forests), whereas the increases are in low LAI regions (i.e. northern and arid lands). These opposing trends are reducing the LAI texture of natural vegetation at the global scale. The analysis prominently indicates the effects of climate change on many biomes – warming in northern ecosystems and rainfall anomalies in tropical biomes. Our results do not support previously published accounts of dominant global-scale effects of CO2 fertilization. Most models largely underestimate vegetation browning, especially in the tropical rainforests. The leaf area loss in these productive ecosystems could be an early indicator of a slow-down in the terrestrial carbon sink. Models need to better account for this effect to realize plausible Earth system projections of the 21st century.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».