Quantifying land carbon cycle feedbacks under negative CO <sub>2</sub> emissions
Notice bibliographique
Résumé
Land and ocean carbon sinks play a major role in regulating atmospheric CO 2 concentration and climate. However, their future efficiency depends on feedbacks in response to changes in atmospheric CO 2 concentration and climate, namely the concentration–carbon and climate–carbon feedbacks. Since carbon dioxide removal (CDR) is a key mitigation measure in emission scenarios consistent with global temperature goals in the Paris Agreement, understanding carbon cycle feedbacks under negative CO 2 emissions is essential. This study investigates land carbon cycle feedbacks under positive and negative CO 2 emissions using an Earth system model of intermediate complexity (EMIC) driven with an idealized scenario of symmetric atmospheric CO 2 concentration increase (ramp-up) and decrease (ramp-down), run in three modes. Our results show that the magnitudes of carbon cycle feedbacks are generally smaller in the atmospheric CO 2 ramp-down phase than in the ramp-up phase, except for the ocean climate–carbon feedback, which is larger in the ramp-down phase. This is largely due to carbon cycle inertia: the carbon cycle response in the ramp-down phase is a combination of the committed response to the prior atmospheric CO 2 increase and the response to decreasing atmospheric CO 2 . To isolate carbon cycle feedbacks under decreasing atmospheric CO 2 and quantify these feedbacks more accurately, we propose a novel approach that uses zero emission simulations to quantify the committed carbon cycle response. We find that the magnitudes of the concentration–carbon and climate–carbon feedbacks under decreasing atmospheric CO 2 are larger in our novel approach than in the standard approach. Accurately quantifying carbon cycle feedbacks in scenarios with negative emissions is essential for determining the effectiveness of carbon dioxide removal in drawing down atmospheric CO 2 and mitigating warming.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».