Improving a Biogeochemical Model to Simulate Surface Energy, Greenhouse Gas Fluxes, and Radiative Forcing for Different Land Use Types in Northeastern United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land use changes exert important impacts on climate, primarily through altering greenhouse gas (GHG) and surface energy fluxes. Biogeochemical models have incorporated a relatively complete suite of biogeochemical processes to simulate GHG fluxes. However, these models often lack detailed processes of surface energy exchange, limiting their ability to assess the impacts of land use change on climate. In this study, we incorporated processes of surface energy exchange into a widely used biogeochemistry model, DeNitrification‐DeComposition (DNDC), so that it can quantify both GHG and energy fluxes between the biosphere and the atmosphere. When tested against field observations for the three dominant land use types (forest, hayfield, and cornfield) in the northeastern United States, the improved DNDC successfully captured the observed fluxes of outgoing shortwave radiation, latent heat, sensible heat, net ecosystem exchange of CO 2 , and their differences among the three land use types. To evaluate the differences in radiative forcing among these land use types, we conducted 100‐year simulations and converted the modeled GHG fluxes to radiative forcing using an atmospheric impulse response model. Our results show that the 100‐year cumulative differences in net radiative forcing are 3.35 nW m −2 between the hayfield and forest (slight warming) and 43.2 nW m −2 between the cornfield and forest (warming) per hectare land use difference. The cooling effects of increased albedo after the conversion of forest to hayfield or cornfield (observed and modeled in recent years) are gradually offset by the warming effects of the increasing release of GHG as the forest becomes older.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».