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Enregistrement W3035868070 · doi:10.5194/gmd-13-5401-2020

Modeling the impacts of diffuse light fraction on photosynthesis in ORCHIDEE (v5453) land surface model

2020· article· en· W3035868070 sur OpenAlexaff
Yuan Zhang, Ana Bastos, Fabienne Maignan, Daniel S. Goll, Oliviér Boucher, Laurent Li, Alessandro Cescatti, Nicolas Vuichard, Xiuzhi Chen, Christof Ammann, M. Altaf Arain, T. Andrew Black, Bogdan H. Chojnicki, Tomomichi Kato, Ivan Mammarella, Leonardo Montagnani, Olivier Roupsard, María José Sanz, Lukas Siebicke, Marek Urbaniak, Francesco Primo Vaccari, Georg Wohlfahrt, Will Woodgate, Philippe Ciais

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMcMaster UniversityOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAtmospheric sciencesEnvironmental sciencePhotosynthesisEddy covarianceVapour Pressure DeficitAerosolCanopyPrimary productionPhotosynthetic capacityCarbon fluxEcosystemMeteorologyBotanyEcologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Aerosol- and cloud-induced changes in diffuse light have important impacts on the global land carbon cycle, as they alter light distribution and photosynthesis in vegetation canopies. However, this effect remains poorly represented or evaluated in current land surface models. Here, we add a light partitioning module and a new canopy light transmission module to the ORCHIDEE (Organising Carbon and Hydrology In Dynamic Ecosystems) land surface model (trunk version, v5453) and use the revised model, ORCHIDEE_DF, to estimate the fraction of diffuse light and its effect on gross primary production (GPP) in a multilayer canopy. We evaluate the new parameterizations using flux observations from 159 eddy covariance sites over the globe. Our results show that, compared with the original model, ORCHIDEE_DF improves the GPP simulation under sunny conditions and captures the observed higher photosynthesis under cloudier conditions in most plant functional types (PFTs). Our results also indicate that the larger GPP under cloudy conditions compared with sunny conditions is mainly driven by increased diffuse light in the morning and in the afternoon as well as by a decreased vapor pressure deficit (VPD) and decreased air temperature at midday. The observations show that the strongest positive effects of diffuse light on photosynthesis are found in the range from 5 to 20 ∘C and at a VPD < 1 kPa. This effect is found to decrease when the VPD becomes too large or the temperature falls outside of the abovementioned range, which is likely due to the increasing stomatal resistance to leaf CO2 uptake. ORCHIDEE_DF underestimates the diffuse light effect at low temperature in all PFTs and overestimates this effect at high temperature and at a high VPD in grasslands and croplands. The new model has the potential to better investigate the impact of large-scale aerosol changes and long-term changes in cloudiness on the terrestrial carbon budget, both in the historical period and in the context of future air quality policies and/or climate engineering.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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