Country-level land carbon sink and its causing components by the middle of the twenty-first century
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Countries have long been making efforts by reducing greenhouse-gas emissions to mitigate climate change. In the agreements of the United Nations Framework Convention on Climate Change, involved countries have committed to reduction targets. However, carbon (C) sink and its involving processes by natural ecosystems remain difficult to quantify. METHODS: Using a transient traceability framework, we estimated country-level land C sink and its causing components by 2050 simulated by 12 Earth System Models involved in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) under RCP8.5. RESULTS: The top 20 countries with highest C sink have the potential to sequester 62 Pg C in total, among which, Russia, Canada, USA, China, and Brazil sequester the most. This C sink consists of four components: production-driven change, turnover-driven change, change in instantaneous C storage potential, and interaction between production-driven change and turnover-driven change. The four components account for 49.5%, 28.1%, 14.5%, and 7.9% of the land C sink, respectively. CONCLUSION: The model-based estimates highlight that land C sink potentially offsets a substantial proportion of greenhouse-gas emissions, especially for countries where net primary production (NPP) likely increases substantially and inherent residence time elongates.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».