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Enregistrement W3190359607 · doi:10.3389/fenvs.2021.689301

On the Treatment of Soil Water Stress in GCM Simulations of Vegetation Physiology

2021· article· en· W3190359607 sur OpenAlexfundno aff
Pier Luigi Vidale, Gregorio Egea, Patrick McGuire, Markus Todt, Wouter Peters, Omar V. Müller, Beena Balan Sarojini, Anne Verhoef

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversidad de SevillaUniversité LavalMicrosoft ResearchOak Ridge National LaboratorySight Research UKFundación Ramón ArecesNatural Environment Research CouncilMet OfficeU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésVegetation (pathology)Permanent wilting pointWater contentEnvironmental scienceTemperate climateWiltingSoil waterHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesSoil scienceEcologyBiologyGeologyBotanyField capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current land surface schemes in weather and climate models make use of the so-called coupled photosynthesis–stomatal conductance (A–gs) models of plant function to determine the surface fluxes that govern the terrestrial energy, water and carbon budgets. Plant physiology is controlled by many environmental factors, and a number of complex feedbacks are involved, but soil moisture control on root water uptake is primary, particularly in sub-tropical to temperate ecosystems. Land surface models represent plant water stress in different ways, but most implement a water stress factor, β, which ranges linearly (more recently also curvilinearly) between β = 1 for unstressed vegetation and β = 0 at the wilting point, expressed in terms of volumetric water content ( θ ). β is most commonly used to either limit A or gs, and hence carbon and water fluxes, and a pertinent research question is whether these treatments are in fact interchangeable. Following Egea et al. (Agricultural and Forest Meteorology, 2011, 151 (10), 1,370–1,384) and Verhoef et al. (Agricultural and Forest Meteorology, 2014, 191, 22–32), we have implemented new β treatments, reflecting higher levels of biophysical complexity in a state-of-the-art LSM, Joint UK Land Environment Simulator, by allowing root zone soil moisture to limit plant function non-linearly and via individual routes (carbon assimilation, stomatal conductance, or mesophyll conductance) as well as any (non-linear) combinations thereof. The treatment of β does matter to the prediction of water and carbon fluxes: this study demonstrates that it represents a key structural uncertainty in contemporary LSMs, in terms of predictions of gross primary productivity, energy fluxes and soil moisture evolution, both in terms of climate means and response to a number of European droughts, including the 2003 heat wave. Treatments allowing ß to act on vegetation fluxes via stomatal and mesophyll routes are able to simulate the spatiotemporal variability in water use efficiency with higher fidelity during the growing season; they also support a broader range of ecosystem responses, e.g., those observed in regions that are radiation limited or water limited. We conclude that current practice in weather and climate modelling is inconsistent, as well as too simplistic, failing to credibly simulate vegetation response to soil water stress across the typical range of variability that is encountered for current European weather and climate conditions, including extremes of land surface temperature and soil moisture drought. A generalized approach performs better in current climate conditions and promises to be, based on responses to recently observed extremes, more trustworthy for predicting the impacts of climate change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,186
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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