Enhanced India‐Africa Carbon Uptake and Asia‐Pacific Carbon Release Associated With the 2019 Extreme Positive Indian Ocean Dipole
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 2019 extreme positive Indian Ocean dipole drove climate extremes over Indian Ocean rim countries with unclear carbon‐cycle responses. We investigated its impact on net biome productivity (NBP) and its constituent fluxes, using the Global Carbon Assimilation System (GCASv2) product, process‐based model simulations from TRENDYv9, and satellite‐based gross primary productivity (GPP). By distinguishing two separate regions, the India‐Africa and Asia‐Pacific, GCASv2 indicated enhanced terrestrial carbon uptake of 0.23 ± 0.20 PgC and release of 0.38 ± 0.15 PgC, respectively, during September–December (SOND) 2019. These NBP anomalies had comparable magnitudes to those following the 2015 extreme El Niño which, however, caused the consistent carbon release in both regions. The TRENDYv9 model ensemble confirmed these NBP responses, albeit with smaller magnitudes. These regional NBP anomalies were related to soil moisture variations with a dominant role of GPP. Understanding the impact of IOD provides new insights into mechanisms driving interannual variations in regional carbon cycling.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».