Integrating carbon fluxes and wood anatomical traits to unravel carbon pool partitioning using eddy covariance data, tree rings and modeling
Notice bibliographique
Résumé
Boreal forest sinks one third of terrestrial carbon (C), playing a crucial role in mitigating climate change. However, our understanding of the relationship between carbon assimilation and its allocation into woody biomass production remains limited. To address this gap, we propose a novel approach that combines eddy covariance (EC), wood anatomy in tree rings, and the 3D-CMCC-FEM forest model. This integrated method aims to elucidate the pathways of C pools over short and long-time scales. The study was conducted in a boreal site of Pinus banksiana (Lamb.) in Canada, spanning from 1999 to 2019.Our results revealed notably high correlations between model-predicted and measured Gross Primary Productivity (GPP) ranging from 0.88, 0.95, 0.60 for daily, monthly, and annual scales, respectively. We observed comparable inter-annual variability between measured ring wall area (proxy of total woody biomass) and stem carbon accumulated and predicted by the model. Additionally, consistent values of carbon use efficiency (CUE = 0.41, net vs. gross primary productivity) were found when comparing modeled and estimated data in the nearby evergreen Picea mariana stand to our study site.This study represents a significant step toward enhancing our understanding of both inter-and intra-annual variability of carbon fluxes, providing insights into the pathways of C in forest —an essential challenge in estimating and projecting future carbon sink capacities of forests.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».