Reconstructing the Seasonality and Trend in Global Leaf Area Index During 2001–2017 for Prognostic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leaf area index (LAI) is a vegetation structural parameter that modulates the interaction between the land surface and the atmosphere and therefore is used in many terrestrial biosphere models. However, there are still large uncertainties in simulating the global LAI in Earth system models. In this study, we used climate and soil variables and the Farquhar's biochemical model to reconstruct global LAI, explore the mechanisms controlling global LAI seasonality, and analyze the feasibility of Farquhar's biochemical model in estimating the effect of CO2 fertilization on global LAI. The results show that the reconstructed LAI (RLAI) based on climate and soil variables can explain 93% of the seasonal dynamics of global LAI. However, RLAI only explained 27.3% of the global LAI trend and captured 29.8% of the land area with a significant trend. RLAI after incorporating the CO2 fertilization effect, which is estimated by Farquhar's biochemical model, can explain 68.8% (41.5% improvement from RLAI) of the global LAI trend and capture 63.3% (33.5% improvement from RLAI) of the area with a significant LAI trend. These results suggest that it is feasible to use Farquhar's biochemical model to estimate the effect of CO2 fertilization on the global trend in LAI. The statistical model for reconstructing the seasonal dynamics of LAI and the Farquhar model‐based method for estimating the LAI temporal trend developed in this study would be useful for improving or evaluating the performance of prognostic models for future global carbon cycle research. Furthermore, this study may provide a new way to simulate global LAI for prognostic modeling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».