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Enregistrement W4381436288 · doi:10.5194/bg-20-2283-2023

Quantifying land carbon cycle feedbacks under negative CO <sub>2</sub> emissions

2023· article· en· W4381436288 sur OpenAlexafffund
V. Rachel Chimuka, Claude-Michel Nzotungicimpaye, Kirsten Zickfeld

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensConcordia UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaCompute Canada
Mots-clésCarbon cycleEnvironmental scienceAtmospheric carbon cycleGreenhouse gasCarbon fibersCarbon dioxideAtmospheric sciencesCarbon sinkCarbon dioxide in Earth's atmosphereClimate changeClimatologyChemistryEcosystemEcologyGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 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 (CDR) 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 of intermediate complexity (EMIC) driven with an idealized scenario of symmetric atmospheric CO2 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 CO2 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 CO2 increase and the response to decreasing atmospheric CO2. To isolate carbon cycle feedbacks under decreasing atmospheric CO2 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 CO2 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 CO2 and mitigating warming.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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