Modeling of non-structural carbohydrate dynamics by the spatially explicit individual-based dynamic global vegetation model SEIB-DGVM (SEIB-DGVM-NSC version 1.0)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Forest dynamics need to be considered when estimating the global carbon budget. The alteration of forest structure and function under a changing climate and expanding human activity could lead to a reduction of forest canopy cover and a spread of lower-biomass ecosystems in warm and dry regions. A non-structural carbohydrate (NSC) acts as a storage buffer between carbon supplied by assimilation and carbon consumed by, inter alia, respiration, reproduction, and pests. Estimation of NSC concentrations in a tree is very important for accurate projection of future forest dynamics. We developed a new NSC module for incorporation into a spatially explicit individual-based dynamic global vegetation model (SEIB-DGVM) to validate the simulated NSC dynamics with observations. NSC pools were simulated in three plant organs: leaves, trunk, and roots. The seasonal dynamics of the NSCs varied among plant species, and the sizes of the NSC pools inferred from observations differed between the boreal, temperate, and tropical climates. The NSC models were therefore validated for each of the three climatic regions at both point and global scales to assess the performance of the models. The modeled NSCs showed good agreement in seasonality with the observed NSCs at four sites – Canada (boreal), Austria and Switzerland (temperate), and Panama (tropical) – and in mean values for three climate zones derived from the global NSC dataset. The SEIB-DGVM-NSC version 1.0 is expected to enable simulation of biome shifts caused by the changes in NSC dynamics worldwide. These dynamics will contribute to changes in not only the global carbon cycle but also in forest structure and demography at a global scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».