Field-based tree mortality constraint reduces estimates of model-projected forest carbon sinks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Considerable uncertainty and debate exist in projecting the future capacity of forests to sequester atmospheric CO 2 . Here we estimate spatially explicit patterns of biomass loss by tree mortality (LOSS) from largely unmanaged forest plots to constrain projected (2015–2099) net primary productivity (NPP), heterotrophic respiration (HR) and net carbon sink in six dynamic global vegetation models (DGVMs) across continents. This approach relies on a strong relationship among LOSS, NPP, and HR at continental or biome scales. The DGVMs overestimated historical LOSS, particularly in tropical regions and eastern North America by as much as 5 Mg ha −1 y −1 . The modeled spread of DGVM-projected NPP and HR uncertainties was substantially reduced in tropical regions after incorporating the field-based mortality constraint. The observation-constrained models show a decrease in the tropical forest carbon sink by the end of the century, particularly across South America (from 2 to 1.4 PgC y −1 ), and an increase in the sink in North America (from 0.8 to 1.1 PgC y −1 ). These results highlight the feasibility of using forest demographic data to empirically constrain forest carbon sink projections and the potential overestimation of projected tropical forest carbon sinks.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».