Evaluation of Future Impacts of Climate Change, CO2, and Land Use Cover Change on Global Net Primary Productivity Using a Processed Model
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have focused on the combined impact of climate change, CO2, and land-use cover change (LUCC), especially the evaluation of the impact of LUCC on net primary productivity (NPP) in the future. In this study, we simulated the overall NPP change trend from 2010 to 2100 and its response to climatic factors, CO2 concentration, and LUCC conditions under three typical emission scenarios (Representative Concentration Pathway RCP2.6, RCP4.5, and RCP8.5). (1) Under the predicted global pattern, NPP showed an increasing trend, with the most prominent variation at the end of the century. The increasing trend is mainly caused by the positive effect of CO2 on NPP. However, the increasing trend of LUCC has only a small positive effect. (2) Under the RCP 8.5 scenario, from 2090 to 2100, CO2 has the most significant positive impact on tropical areas, reaching 8.328 Pg C Yr−1. Under the same conditions, climate change has the greatest positive impact on the northern high latitudes (1.175 Pg C Yr−1), but it has the greatest negative impact on tropical areas, reaching −4.842 Pg C Yr−1. (3) The average contribution rate of LUCC to NPP was 6.14%. Under the RCP8.5 scenario, LUCC made the largest positive contribution on NPP (0.542 Pg C Yr−1) globally from 2010 to 2020.
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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 ».