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Enregistrement W4385895939 · doi:10.5194/esd-14-767-2023

Evaluating nitrogen cycling in terrestrial biosphere models: a disconnect between the carbon and nitrogen cycles

2023· article· en· W4385895939 sur OpenAlexaff
Sian Kou‐Giesbrecht, Vivek K. Arora, Christian Seiler, Almut Arneth, Stefanie Falk, Atul K. Jain, Fortunat Joos, Daniel Kennedy, Jürgen Knauer, Stephen Sitch, Michael O’Sullivan, Naiqing Pan, Qing Sun, Hanqin Tian, Nicolas Vuichard, Sönke Zaehle

Notice bibliographique

RevueEarth System Dynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesGrand Équipement National De Calcul Intensif
Mots-clésCyclingBiosphereNitrogen cycleTerrestrial ecosystemEnvironmental scienceCarbon cycleBiogeochemical cycleCarbon sequestrationBiogeochemistryBiosphere modelTemperate climateAtmospheric sciencesSink (geography)NitrogenCarbon sinkEcosystemEcologyBiologyCarbon dioxideChemistryGeologyGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Terrestrial carbon (C) sequestration is limited by nitrogen (N), an empirically established constraint that could intensify under CO2 fertilization and future global change. The terrestrial C sink is estimated to currently sequester approximately a third of annual anthropogenic CO2 emissions based on an ensemble of terrestrial biosphere models, which have been evaluated in their ability to reproduce observations of the C, water, and energy cycles. However, their ability to reproduce observations of N cycling and thus the regulation of terrestrial C sequestration by N have been largely unexplored. Here, we evaluate an ensemble of terrestrial biosphere models with coupled C–N cycling and their performance at simulating N cycling, outlining a framework for evaluating N cycling that can be applied across terrestrial biosphere models. We find that models exhibit significant variability across N pools and fluxes, simulating different magnitudes and trends over the historical period, despite their ability to generally reproduce the historical terrestrial C sink. Furthermore, there are no significant correlations between model performance in simulating N cycling and model performance in simulating C cycling, nor are there significant differences in model performance between models with different representations of fundamental N cycling processes. This suggests that the underlying N processes that regulate terrestrial C sequestration operate differently across models and appear to be disconnected from C cycling. Models tend to overestimate tropical biological N fixation, vegetation C : N ratio, and soil C : N ratio but underestimate temperate biological N fixation relative to observations. However, there is significant uncertainty associated with measurements of N cycling processes given their scarcity (especially relative to those of C cycling processes) and their high spatiotemporal variability. Overall, our results suggest that terrestrial biosphere models that represent coupled C–N cycling could be overestimating C storage per unit N, which could lead to biases in projections of the future terrestrial C sink under CO2 fertilization and future global change (let alone those without a representation of N cycling). More extensive observations of N cycling processes and comparisons against experimental manipulations are crucial to evaluate N cycling and its impact on C cycling and guide its development in terrestrial biosphere models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations43
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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