MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401837913 · doi:10.1016/j.rse.2024.114376

Increase in gross primary production of boreal forests balanced out by increase in ecosystem respiration

2024· article· en· W4401837913 sur OpenAlexaff
Jouni Pulliainen, Mika Aurela, Tuula Aalto, Kristin Böttcher, Juval Cohen, Chris Derksen, Martin Heimann, Manuel Helbig, Pasi Kolari, Anna Kontu, Alisa Krasnova, Samuli Launiainen, Juha Lemmetyinen, Hannakaisa Lindqvist, Anders Lindroth, Annalea Lohila, Kari Luojus, Ivan Mammarella, Tiina Markkanen, Elma Nevala, Steffen M. Noe, Matthias Peichl, Jukka Pumpanen, Kimmo Rautiainen, Miia Salminen, Oliver Sonnentag, Matias Takala, Tea Thum, Timo Vesala, Patrik Vestin

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing of Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalDalhousie UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEesti TeadusagentuurHelsingin Yliopisto
Mots-clésPrimary productionTaigaEnvironmental scienceEcosystem respirationRemote sensingEcosystemPrimary (astronomy)Production (economics)BorealRespirationEcologyGeographyForestryBiologyEconomicsBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the net carbon sink of boreal forests constitute a major source of uncertainty in the future global carbon budget and, hence, climate change projections. The annual net ecosystem exchange of carbon dioxide (CO 2 ) controlling the terrestrial carbon stock results from the small difference between respiratory CO 2 release and the photosynthetic CO 2 uptake by vegetation. The boreal forest, and the boreal biome in general, is regarded as a persistent and even increasing net carbon sink. However, decreases in photosynthetic CO 2 uptake and/or concurrent increases in respiratory CO 2 release under a changing climate may turn boreal forests from a net sink to a net source of CO 2 . Here, we assessed the interannual variability of the boreal forest net CO 2 sink-source strength and its two component fluxes from 1981 to 2018. Our remote sensing approach - trained by net CO 2 flux observations at eddy covariance sites across the circumpolar boreal forests - employs satellite-derived retrievals of snowmelt timing, landscape freeze-thaw status, and yearly maximum estimates of the normalized difference vegetation index as a proxy for peak vegetation productivity. Our results suggest that for the period 2000–2018, the mean annual evergreen boreal forest CO 2 photosynthetic uptake (gross primary productivity) was 2.8 ± 0.2 Pg C y −1 ( 1.6 ± 0.1 Pg C y −1 for Eurasia and 1.2 ± 0.1 Pg C y −1 for North America). In contrast to earlier studies results obtained here do not indicate a clear increasing trend in the circumpolar evergreen boreal forest CO 2 sink. The increase in photosynthetic CO 2 uptake is compensated by increasing respiratory releases with both component fluxes showing considerable interannual variabilities. • New approach to estimate the interannual dynamics carbon exchange. • Using CO 2 flux observations and satellite data on cryosphere. • Estimates on hemispheric net ecosystem CO 2 uptake and respiration for 1981–2018. • Producing estimates independent of terrestrial biosphere model predictions. • Showing that increases in CO 2 uptake compensated by increased respiratory releases.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRemote Sensing of EnvironmentMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207