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Enregistrement W4410616361 · doi:10.1175/jcli-d-24-0028.1

Nonlinear Carbon Feedbacks in CMIP6 and Their Impacts on Future Freshwater Availability

2025· article· en· W4410616361 sur OpenAlexfundno aff
Justin Mankin, Noel Siegert, Jason E. Smerdon, Benjamin I. Cook, Richard Seager, Park Williams, Corey Lesk, Zhiying Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesDivision of Atmospheric and Geospace SciencesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia UniversityDirectorate for GeosciencesDartmouth CollegeClimate Program OfficeUniversity of St AndrewsCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceNonlinear systemCarbon cycleGeologyEcosystemEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Some theories and analyses of earlier generations of Earth system models (ESMs) suggest that transpiration will decline with higher atmospheric carbon dioxide concentrations [CO2] due to stomatal closure, thereby enhancing runoff and soil moisture relative to the continental drying predicted by warming alone. Using the latest generation of idealized experiments from the Coupled Climate–Carbon Cycle Model Intercomparison Project forced with increasing [CO2], we show that the opposite effect prevails: Plants themselves contribute to projected soil drying, with smaller negative effects on runoff, and this picture emerges by considering the interactions between radiatively driven warming and the physiological effects of high [CO2] on plants. These interactions act to increase plant-based evapotranspiration (ET) by expanding the leaf area and lengthening and warming growing seasons beyond what would be predicted by radiative or biogeochemical effects alone. Collectively, these interactions increase ecosystem water use and dry soils, compensating for any land water savings from stomatal closure. At the same time, these interactions have grown and become more uncertain across ESM generations. Notably, the simulated strength of these plant–water interactions scales with the resilience of the land carbon sink to warming—a key feedback in the carbon cycle. Our results emphasize that a linearity assumption underpinning the analyses of carbon, plant, and water interactions is not appropriate for the latest generation of ESMs, with implications for model development, as well as the accurate interpretation of projected changes to the carbon cycle and its consequences for future climate, drought, and water availability. Significance Statement Understanding plants and how their water use will respond to climate change is essential to understanding future drought and aridity. We demonstrate that interactions between warming and higher atmospheric carbon dioxide in the latest generation of climate models lead to amplified plant growth and associated plant water use. The simulated strength of this interaction is related to weaker land carbon losses from warming. The net result is that in climate models, plant responses to forcing enhance land surface drying rather than reduce it, as some previous analyses of earlier generations of climate models have found. Our findings highlight that as models become more sophisticated, carbon feedbacks become more uncertain with implications for how we assess plant influences on water cycle 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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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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Résumé présentoui

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