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Enregistrement W4408430971 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14059

Scenario Dependence of Biogeochemical and Biogeophysical Effects of Reforestation 

2025· preprint· en· W4408430971 sur OpenAlexaff
Koramanghat Unnikrishnan Jayakrishnan, Alexander MacIsaac, Kirsten Zickfeld

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil and Environmental Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cycleReforestationEnvironmental scienceAgroforestryChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reforestation is a widely considered nature-based method for climate mitigation. The net effect of reforestation on the climate system has two components: i) biogeochemical and ii) biogeophysical effects. The biogeochemical effect of reforestation involves the radiative cooling from the reduction in atmospheric CO2 concentration due to additional carbon storage on land. The biogeophysical effects are due to the changes in energy and moisture balances at the surface associated with reforestation. For example, the changes in land surface albedo due to reforestation modifies the surface energy balance, and consequently, affects the climate response. We hypothesize that both the biogeochemical and biogeophysical effects of reforestation are scenario dependent. The scenario dependence of biogeochemical effects could arise from different amount of additional carbon storage on land in different scenarios (larger CO2 fertilization in higher emission scenarios could lead to larger storage of carbon on land), while differences in the climate feedbacks such as the snow albedo feedback could result in scenario dependence of biogeophysical effects. In this study, we investigate the scenario dependence of biogeochemical and biogeophysical effects of reforestation by performing three sets of simulations with an Earth system model of intermediate complexity. The first set are baseline scenarios in which fossil fuel emissions, non-CO2 greenhouse gas forcing and aerosol forcing prescribed from different SSP scenarios with land use change fixed at 2020 values. The second and third sets involve emission and concentration driven reforestation experiments (each implemented with different SSP scenarios) designed for separating the biogeochemical and biogeophysical effects of reforestation.   We find that biogeochemical effects show strong scenario dependence (Figure 1). Further, biogeochemical effects do not increase monotonically, despite the increase in additional carbon storage on land with the increase in background emissions. The non-monotonic behavior of the biogeochemical cooling effects is because of the logarithmic dependence of radiative forcing on atmospheric CO2 concentration and the saturation of the land carbon sink at higher emission levels. Biogeophysical effects are also non-monotonic in response to the increase in background emissions, however, they exhibit less scenario dependence than biogeochemical effects (Figure 1). Our results show that the effectiveness of reforestation for climate mitigation declines under high emission scenarios. Therefore, immediate cessation of fossil fuel emissions not only stabilizes the climate but also enhances the climate mitigation potential through reforestation. Figure 1. The a) net, b) biogeochemical and c) biogeophysical effects of reforestation in five different SSP Scenarios.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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