A modified Vegetation Photosynthesis and Respiration Model (VPRM) for the eastern USA and Canada, evaluated with comparison to atmospheric observations and other biospheric models
Notice bibliographique
Résumé
Increasing atmospheric CO 2 measurements in North America, especially in urban areas, may help enable the development of an operational CO 2 emission monitoring system. However, isolating the fossil fuel emission signal in the atmosphere requires factoring out CO 2 fluctuations due to the biosphere, especially during the growing season. To help improve simulations of the biosphere, here we customize the Vegetation Photosynthesis and Respiration Model (VPRM) at high-resolution for an eastern North American domain, upwind of coastal cities from Washington D.C. to Boston, MA, optimizing parameters using domain-specific flux tower data from 2001 to the present. We run three versions of VPRM from November 2016 to October 2017 using i) annual (VPRM ann ) and ii) seasonal parameters (VPRM seas ), and then iii) modifying the respiration equation to include the Enhanced Vegetation Index (EVI), a squared temperature term and interactions between temperature and water stress (VPRM new ). VPRM flux estimates are evaluated by comparison with other models (the Carnegie-Ames-Stanford Approach model, or CASA, and the Simple Biosphere Model v4), and with comparison to atmospheric CO 2 mole fraction data at 21 surface towers. Results show that VPRM new is relatively unbiased and outperforms all other models in explaining CO 2 variability from April to October, while VPRM ann overestimates growing season sinks by underestimating summertime respiration. Despite unknown remaining errors in VPRM new , and uncertainties associated with other components of the atmospheric CO 2 comparisons, VPRM new appears to hold promise for more effectively separating anthropogenic and biospheric signals in atmospheric inversion systems in eastern North America.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».