Modelled land use and land cover change emissions – A spatio-temporal comparison of different approaches
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».