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Enregistrement W4311952389 · doi:10.5194/bg-2022-229

Multi-site evaluation of modelled methane emissions over northern wetlands by the JULES land surface model coupled with the HIMMELI peatland methane emission model

2022· preprint· en· W4311952389 sur OpenAlexaff
Yao Gao, Eleanor Burke, Sarah Chadburn, Maarit Raivonen, Mika Aurela, Lawrence B. Flanagan, Krzysztof Fortuniak, Elyn Humphreys, Annalea Lohila, Tingting Li, Tiina Markkanen, Olli Nevalainen, Mats B. Nilsson, Włodzimierz Pawlak, Aki Tsuruta, Huiyi Yang, Tuula Aalto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesHorizon 2020Maj ja Tor Nesslingin Säätiö
Mots-clésPeatMethaneEnvironmental scienceWetlandSoil carbonHydrology (agriculture)Anoxic watersSoil respirationSoil waterAtmospheric sciencesSoil scienceGeologyEcologyChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Northern peatland stores a large amount of organic soil carbon and is considered to be one of the most significant CH4 sources among wetlands. The default wetland CH4 emission scheme in JULES (land surface model of the UK Earth System model) only takes into account the CH4 emissions from inundated areas in a simple way. However, it is known that the processes for peatland CH4 emission are complex. In this work, we coupled the process-based peatland CH4 emission model HIMMELI (HelsinkI Model of MEthane buiLd-up and emIssion for peatlands) with JULES (JULES-HIMMELI) by taking the HIMMELI input data from JULES simulations. Firstly, the soil temperature, water table depth (WTD) and soil carbon simulated by JULES, as well as the prescribed maximum leaf area index (LAI) in JULES were evaluated against available datasets at the studied northern wetland sites. Then, the simulated CH4 emissions from JULES and JULES-HIMMELI simulations were compared against the observed CH4 emissions at these sites. Moreover, sensitivities of CH4 emissions to the rate of anoxic soil respiration (anoxic Rs), surface soil temperature and WTD were investigated. Results show that JULES can well represent the magnitude and seasonality of surface (5–10 cm) and relatively deep (34–50 cm) soil temperatures, whereas the simulated WTD and soil carbon density profiles show large deviations from the site observations. The prescribed maximum LAI in JULES was within one standard deviation of the maximum LAIs derived from the Sentinel-2 satellite data for Siikaneva, Kopytkowo and Degerö sites, but lower for the other three sites. The simulated CH4 emissions by JULES have much smaller inter-annual variability than the observations. However, no specific simulation setup of the coupled model can lead to consistent improvements in the simulated CH4 emissions for all the sites. When using observed WTD or modified soil decomposition rate, there were only improvements in simulated CH4 fluxes at certain sites or years. Both simulated and observed CH4 emissions at sites strongly depend on the rate of anoxic Rs, which is the basis of CH4 emission estimates in HIMMELI. By excluding the effect from the rate of anoxic Rs on CH4 emissions, it is found that the Rs-log-normalized CH4 emissions (log normalization of the ratio of CH4 emission to anoxic Rs rate) show similar increasing trends with increased surface soil temperature from both observations and simulations, but different trends with raised WTD which may due to the uncertainty in simulated O2 concentration in HIMMELI. In general, we consider the JULES-HIMMELI model is more appropriate in simulating the wetland CH4 emissions than the default wetland CH4 emission scheme in JULES. Nevertheless, in order to improve the accuracy of simulated wetland CH4 emissions with the JULES-HIMMELI model, it is still necessary to better represent the peat soil carbon and hydrologic processes in JULES and the CH4 production and transportation processes in HIMMELI, such as plant transportation of gases, seasonality of parameters controlling oxidation and production, and adding microbial activities.

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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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