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Enregistrement W4408430375 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14199

Multi-model intercomparison of northern peatland carbon cycle 

2025· preprint· en· W4408430375 sur OpenAlexaff
Xiaoying Shi, Daniel Ricciuto, Yaoping Wang, Paul J. Hanson, Jiafu Mao, Yiqi Luo, Xiaofeng Xu, Dafeng Hui, Hongxing He, Siya Shao, Ayesha Hussain, Qing Sun, Chunjing Qiu, Akihiko Ito, Joe R. Melton, Eleanor Burke, Fortunat Joos, Qianlai Zhuang, Yongjiu Dai, Xingjie Lu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityEnvironment and Climate Change CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatCoupled model intercomparison projectCarbon cycleEnvironmental scienceCarbon fibersClimatologyAtmospheric sciencesClimate modelOceanographyClimate changeGeographyGeologyEcologyMathematicsEcosystemArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peatlands cover only 3% of Earth’s land surface but contain about 30% of the global soil carbon pool. Derived predominantly from plant litter and moss accretions, peat deposits are critically sensitive to environmental dynamics such as soil temperature and moisture levels. This vulnerability has raised concerns about potential positive feedback mechanisms in relation to global climate change. However, current global models present disparities in projected emissions, and sensitivities of peatland carbon stocks to changing environments are a major uncertainty in global carbon projections. The Spruce and Peatland Responses Under Changing Environments (SPRUCE) experiment is a large‐scale climate change manipulation that focuses on the combined response of multiple levels of warming at both ambient and elevated CO2 concentration (aCO2 and eCO2), which makes it is a valuable testbed for the broader modeling community to improve the diagnosis and attribution of C fluxes in peatland ecosystems. The SPRUCE Multi-model Intercomparison Project (SPRUCE-MIP) aims to evaluate the projections of peatland carbon cycle dynamics and their warming responses of various models by comparing the model outputs to empirical data from SPRUCE. We assessed 12 different models, focusing on their predictions for net ecosystem carbon exchange (NEE) and its components – net primary productivity (NPP), heterotrophic respiration (HR) and methane (CH4) fluxes. These predictions were compared to an extensive on-site carbon cycle dataset across five distinct temperature warming levels and two CO2 concentration scenarios. Our findings revealed significant variability in the model projections, with substantial scatter in the absolute values, warming sensitivities and eCO2 effects. For example, the models’ prediction of carbon take up between 10 and 732 gC m-2 year-1 forthe baseline warming with aCO2 condition, and the warming sensitivity response is about 1 to 126 gC m-2 year-1 ℃-1. In addition, notable increases productivity under eCO2 condition are observed in the ORCHIDEE (138.9%), VISIT (105.2%) and ELM-Microbe (64.4%) models while there is no eCO2 effects for model CoupModel. Experimental measurements showed carbon source even for the baseline warming chamber while most of the model predicted carbon sink, except for model CoupModel, MWM, and PTEM. Furthermore, both the observations and these three models show a significant in C release to atmosphere, making stronger C sources at the extreme +9°C warming level for both aCO2 and eCO2 conditions, and models such as CoLM, ELM-SPRUCE and JULES transition from a C sink to a C source under these conditions. Meanwhile, the DNDC, ORCHIDEE and VIST models switch from a C sink to a C source under aCO2conditions but remain C sinks under eCO2 conditions. In contrast, models like ELM-Microbe, LPX-Bern and TECO predict that the SPRUCE peatland ecosystem continues to function as a C sink even at the +9°C warming level under both CO2 conditions. Integrating models with experimental design will allow targeting of these uncertainties and help to reconcile divergence among models to produce more confident projections of peatland ecosystem responses to global changes.

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)0,002
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2025
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