Notice bibliographique
Résumé
Land and ocean carbon sinks play a major role in regulating atmospheric CO2 concentration and climate. However, their future efficiency depends on feedbacks in response to changes in atmospheric CO2 concentration and climate, namely the concentration-carbon and climate-carbon feedbacks. Since carbon dioxide removal is a key mitigation measure in emission scenarios consistent with global temperature goals in the Paris agreement, understanding carbon cycle feedbacks under negative CO2 emissions is essential. This study investigates land carbon cycle feedbacks under positive and negative CO2 emissions using an Earth system model driven with idealized scenarios of atmospheric CO2 increase and decrease, run in three modes. Our results show that the magnitude of carbon cycle feedbacks differs between the atmospheric CO2 ramp-up (positive emissions) and ramp-down (negative emissions) phases. These differences are likely largely due to climate system inertia: the response in the ramp-down phase represents the response to both the prior positive emissions and negative emissions. To isolate carbon cycle feedbacks under negative emissions and quantify these feedbacks more accurately, we propose a novel approach that uses zero emissions simulations to reduce this inertia. We find that the magnitudes of the concentration-carbon and climate-carbon feedbacks under negative emissions are larger in our novel approach than in the standard approach. This has two implications: using feedback parameters from the standard approach will (1) underestimate carbon release under negative emissions due to the concentration-carbon feedback, and (2) underestimate carbon gain due to the climate-carbon feedback. Given that the concentration-carbon feedback is the dominant feedback, quantifying carbon cycle feedbacks with the standard approach will result in the underestimation of carbon loss under negative emissions, thereby overestimating the effectiveness of negative emissions in drawing down CO2.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,115 |
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 ».