Global climate response to idealized deforestation in CMIP6 models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Changes in forest cover have a strong effect on climate through the alteration of surface biogeophysical and biogeochemical properties that affect energy, water, and carbon exchange with the atmosphere. To quantify biogeophysical and biogeochemical effects of deforestation in a consistent setup, nine Earth System models carried out an idealized experiment in the framework of the Coupled Model Intercomparison Project, phase 6 (CMIP6). Starting from their pre-industrial state, models linearly replace 20 million km2 of tree area in densely forested regions with grasslands over a period of 50 years followed by a stabilization period of 30 years. Most of the deforested area is in tropics, with a secondary peak in the boreal region. This study compares the effect of this large deforestation perturbation on energy and carbon fluxes across models. The effect on global annual near-surface temperature ranges from no significant change to a cooling by 0.55 °C, with a multi-model mean of −0.22 ± 0.21 °C. Five models simulate a temperature increase over deforested land in the tropics and a cooling over deforested boreal land. In these models, the latitude at which the temperature response changes sign ranges from 11 to 43° N, with a multi-model mean of 23° N. A multi-ensemble analysis reveals that the near-surface temperature changes emerge within 50 years over the tropical regions propagating from the centre of deforestation to the edges, indicating the influence of non-local effects. The biogeochemical effect of deforestation are land carbon losses of 259 ± 80 PgC. Based on transient climate response to cumulative emissions (TCRE) this would yield a warming by 0.46 ± 0.22 °C, suggesting a net warming effect of deforestation. While there is general agreement across models in their response to deforestation in terms of change in global temperatures and land carbon pools, the underlying changes in energy and carbon fluxes diverge substantially across models and geographical regions. Future analyses of the global deforestation experiments could further explore the effect on changes in seasonality of the climate response as well as large-scale circulation changes to advance our understanding and quantification of deforestation effects in the ESM frameworks.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».