Modelling decadal trends and the impact of extreme events on carbon fluxes in a temperate deciduous forest using a terrestrial biosphere model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Changing climatic conditions pose a challenge to accurately estimating the carbon sequestration potential of terrestrial vegetation, which is often mediated by nitrogen availability. The close coupling between the nitrogen and carbon cycles controls plant productivity and shapes the structure and functional dynamics of ecosystems. However, how carbon and nitrogen interactions affect both carbon fluxes and plant functional traits in dynamic ecotones, which are experiencing biotic and abiotic changes, remains unclear. In this work, we use in situ measurements of leaf chlorophyll content (ChlLeaf, 2013–2016) and the leaf area index (LAI, 1998–2018) to parameterize the seasonal dynamics of the QUINCY (QUantifying Interactions between terrestrial Nutrient CYcles and the climate system) terrestrial biosphere model (TBM) to simulate the carbon fluxes at the Borden Forest Research Station flux tower site, Ontario, Canada, over 22 years from 1996 to 2018. Our goals are to assess the additional value of using ChlLeaf in the model parameterization, to study how well QUINCY can capture observed trends related to the carbon cycle at the site, and to investigate how well the processes associated with a drought year and its legacy effects are captured by the model. QUINCY was able to simulate leaf-level maximum carboxylation capacity (Vc(max),25), ChlLeaf and leaf nitrogen in a manner quite consistent with observations. The model with the improved parameterization captured observed daily gross primary production (GPP) well (r2=0.80, root mean square error (RMSE) = 2.2 µmolm-2s-1). Nevertheless, we found that although observed GPP increased significantly during the study period (22.4 gCm2yr-1yr-1) and net ecosystem exchange (NEE) shifted towards a stronger sink, these trends were not captured in the model. Instead, QUINCY showed a significant increasing trend for total ecosystem respiration (TER) that was not present in the observations. The severe drought in 2007 strongly affected observed carbon fluxes, lowering both GPP and TER in the following year as well. QUINCY was able to capture some of the decrease in GPP and TER in 2007. However, the legacy effect of the drought in 2008 was not captured by the model. These results call for further work on representing legacy effects in TBMs, as these can have long-lasting impacts on ecosystem functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».