The effectiveness of agricultural carbon dioxide removal using the University of Victoria Earth System Climate Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A growing body of evidence suggests that to achieve the temperature goals of the Paris Agreement, carbon dioxide removal (CDR) will likely be required in addition to massive carbon dioxide (CO2) emissions reductions. Nature-based CDR, which includes a range of strategies to enhance carbon storage in natural and managed land reservoirs, such as agricultural lands, could play an important role in efforts to limit climate warming to well below 2 °C above preindustrial levels. However, there remains a substantial knowledge gap on how the climate will respond to CDR when the removed carbon remains in the active carbon cycle. This study uses an intermediate-complexity climate model to perform simulations of agricultural CDR via soil carbon sequestration at rates reflecting realistic costs under three future emissions scenarios. We found that plausible levels of agricultural CDR reduced CO2 concentration by 5–19 ppm and global surface air temperature by 0.02–0.10 °C by the end of the century. This temperature decrease was non-linear with respect to cumulative removals, as the removed carbon remained part of the active carbon cycle, lessening the climate benefit than if it was removed permanently. In low-emissions scenarios, a given amount of CDR was found to be more effective at reducing surface air temperature and less effective at reducing atmospheric CO2, compared to high-emissions scenarios. This was due to a proportionally larger impact of CDR on radiative balance at lower atmospheric CO2 and reduced weakening of the carbon sinks at lower atmospheric CO2. CDR was substantially more effective when implemented at a higher rate, as CDR results in a proportionally larger difference in a climate with lower cumulative air fraction of CO2. Land and soil carbon responses were driven by the scenario-dependent balances between the impacts of CDR on primary productivity from CO2 fertilization and the impacts on soil respiration from increased soil carbon availability and global temperatures.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».