Biogeographic pattern of living vegetation carbon turnover time in mature forests across continents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Theoretically, woody biomass turnover time () quantified using outflux (i.e. tree mortality) predicts biomass dynamics better than using influx (i.e. productivity). This study aims at using forest inventory data to empirically test the outflux approach and generate a spatially explicit understanding of woody in mature forests. We further compared woody estimates with dynamic global vegetation models (DGVMs) and with a data assimilation product of C stocks and fluxes—CARDAMOM. Location Continents. Time Period Historic from 1951 to 2018. Major Taxa Studied Trees and forests. Methods We compared the approaches of using outflux versus influx for estimating woody and predicting biomass accumulation rates. We investigated abiotic and biotic drivers of spatial woody and generated a spatially explicit map of woody at a 0.25‐degree resolution across continents using machine learning. We further examined whether six DGVMs and CARDAMOM generally captured the observational pattern of woody . Results Woody quantified by the outflux approach better (with R2 0.4–0.5) predicted the biomass accumulation rates than the influx approach (with R2 0.1–0.4) across continents. We found large spatial variations of woody for mature forests, with highest values in temperate forests (98.8 ± 2.6 y) followed by boreal forests (73.9 ± 3.6 y) and tropical forests. The map of woody extrapolated from plot data showed higher values in wetter eastern and pacific coast USA, Africa and eastern Amazon. Climate (temperature and aridity index) and vegetation structure (tree density and forest age) were the dominant drivers of woody across continents. The highest woody in temperate forests was not captured by either DGVMs or CARDAMOM. Main Conclusions Our study empirically demonstrated the preference of using outflux over influx to estimate woody for predicting biomass accumulation rates. The spatially explicit map of woody and the underlying drivers provide valuable information to improve the representation of forest demography and carbon turnover processes in DGVMs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».