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Enregistrement W4245645327 · doi:10.5194/esd-2020-93

Modelled land use and land cover change emissions – A spatio-temporal comparison of different approaches

2021· preprint· en· W4245645327 sur OpenAlexaff
Wolfgang A. Obermeier, Julia E. M. S. Nabel, Tammas Loughran, Kerstin Hartung, Ana Bastos, Felix Havermann, Peter Anthoni, Almut Arneth, Daniel S. Goll, Sebastian Lienert, Danica Lombardozzi, Sebastiaan Luyssaert, Patrick McGuire, Joe R. Melton, Benjamin Poulter, Stephen Sitch, Michael O. Sullivan, Hanqin Tian, Anthony P. Walker, A. Wiltshire, Sönke Zaehle, Julia Pongratz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Natural Science Foundation of ChinaMet OfficeSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésEnvironmental scienceLand coverLand use, land-use change and forestryLand useSink (geography)Climate changeVegetation (pathology)Global changeCarbon sequestrationGreenhouse gasAtmospheric sciencesCarbon sinkCarbon cycleForcing (mathematics)Carbon fluxEnvironmental changeClimatologyEcosystemCarbon dioxideEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Quantifying the net carbon flux from land use and land cover changes (fLULCC) is critical for understanding the global carbon cycle, and hence, to support climate change mitigation. However, large-scale fLULCC is not directly measurable, but has to be inferred from models instead, such as semi-empirical bookkeeping models, and process-based dynamic global vegetation models (DGVMs). By definition, fLULCC estimates are not directly comparable between these two different model types. As an example, DGVM-based fLULCC in the annual global carbon budgets is estimated under transient environmental forcing and includes the so-called Loss of Additional Sink Capacity (LASC). The LASC accounts for the impact of environmental changes on land carbon storage potential of managed land compared to potential vegetation which is not represented in bookkeeping models. In addition, fLULCC from transient DGVM simulations differs depending on the arbitrary chosen simulation time period and the historical timing of land use and land cover changes (including different accumulation periods for legacy effects). An approximation of fLULCC by DGVMs that is independent of the timing of land use and land cover changes and their legacy effects requires simulations assuming constant pre-industrial or present-day environmental forcings. Here, we analyze three DGVM-derived fLULCC estimations for twelve models within 18 regions and quantify their differences as well as climate- and CO2-induced components. The three estimations stem from the commonly performed simulation with transiently changing environmental conditions and two simulations that keep environmental conditions fixed, at pre-industrial and present-day conditions. Averaged across the models, we find a global fLULCC (under transient conditions) of 2.0 ± 0.6 PgC yr-1 for 2009–2018, of which ∼40 % are attributable to the LASC (0.8 ± 0.3 PgC yr-1). From 1850 onward, fLULCC accumulated to 189 ± 56 PgC with 40 ± 15 PgC from the LASC. Regional hotspots of high cumulative and annual LASC values are found in the USA, China, Brazil, Equatorial Africa and Southeast Asia, mainly due to deforestation for cropland. Distinct negative LASC estimates, in Europe (early reforestation) and from 2000 onward in the Ukraine (recultivation of post-Soviet abandoned agricultural land), indicate that fLULCC estimates in these regions are lower in transient DGVM- compared to bookkeeping-approaches. By unraveling spatio-temporal variability in three alternative DGVM-derived fLULCC estimates, our results call for a harmonized attribution of model-derived fLULCC. We propose an approach that bridges bookkeeping and DGVM approaches for fLULCC estimation by adopting a mean DGVM-ensemble LASC for a defined reference period.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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