Where in the world are we confident in terrestrial carbon balance?
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial ecosystems play a major role in the global carbon (C) cycle. However, our ability to quantify where in the world is a net C source or sink, and to what extent this is changing continues to be a critical challenge. Terrestrial ecosystems are responsible for the largest C fluxes in the world dwarfing anthropogenic emissions from fossil fuels. These processes are sensitive to climatic and anthropogenic disturbances on varied scales in time and space. This complex interconnection of internal ecosystem processes and external exchanges, mediated by ecosystem properties, challenges both observation and process-based modelling efforts to understand and quantify ecosystem C exchanges.The expansion of satellite-based Earth Observation (EO) has provided unprecedented information at global scales on the state and evolution of terrestrial ecosystems. Increasingly, these data are provided with more robust estimates of their uncertainties and their variation in space and time. Process-models of terrestrial ecosystems have advanced with our growing ecological understanding derived from in-situ information. However, while there is great potential for EO to contribute to model calibration and validation, helping diagnose ecological function and improve model predictive skill, at present the connections between EO and process models are weakly developed.Bayesian model-data fusion (data assimilation) approaches offer a powerful opportunity to integrate EO and process-models by informing the model parameter calibration with a diverse, location-specific array of complementary ecologically relevant observations, fully propagating their uncertainties. In this study, will use the state-of-the-art CARDAMOM Bayesian calibration framework to retrieve parameters for a process-based model of the terrestrial ecosystem (DALEC).We will present a global (0.5 x 0.5 degree) analysis of the global carbon and water cycles for a 21-year period (2003-2023). CARDAMOM is applied uniquely at each 0.5 degree pixel, retrieving uncertainty bounded estimates of DALEC parameters as a function of information available for that location. From these ‘local’ parameters we estimate the state and dynamics of terrestrial ecosystems with fully realised uncertainties in space and time.Our analysis will identify where in the world we have confidence in source / sink dynamics and diagnose environmental relationships driving current trajectories, including the large growth in atmospheric CO2 concentrations in 2023. Our preliminary analyses suggest this increase is driven by elevated fire activity, particularly in south west Amazon and Canadian boreal forests, and broad enhancement of heterotrophic respiration driven by warming.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».