Biotic and abiotic responses of the boreal forests carbon cycles to climate change and management
Notice bibliographique
Résumé
Boreal forests are a large carbon sink and are as important as the tropical forests due to huge carbon stock in both plants and soils. However, the boreal forests carbon sink is affected by climate change on one hand and by management on the hand in last several decades and the need for better understanding of how boreal forests respond to climate and management in a long term is still urgent. In this study we used the process-based CoupModel combining the long-term in-situ measurements to successfully constrain the energy, water and carbon fluxes modeling in a boreal coniferous forest. We noticed that during the extreme drought years, there were large impacts from temperature on boreal forests growth, but not from water and radiation. The harvest of plants has made the boreal forests exposed to lower thresholds of environmental factors, but the impacts of harvest on net carbon fluxes was found just for short period due to the higher ecosystem respiration after harvest. The calibrated model generally depicted good performance for water, energy and carbon fluxes at hourly, monthly, yearly and multi-year scales, but the systematic biases indicated that considering the elevated atmospheric CO2 and nutrients dynamics, the climate variations as well as the more detailed management impacts on boreal ecosystems is of importance. Our study provided new insights into the boreal forests responses to climate change and management over a long period and contributed to better understanding of boreal forests for both the modeling and observation communities.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».