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Enregistrement W4411216341 · doi:10.5194/esd-16-803-2025

Biogeochemical versus biogeophysical temperature effects of historical land-use change in CMIP6

2025· article· en· W4411216341 sur OpenAlexaff
Amali A. Amali, Clemens Schwingshackl, Akihiko Ito, Alina Barbu, Christine Delire, Daniele Peano, David M. Lawrence, David Wårlind, Eddy Robertson, Édouard L. Davin, Elena Shevliakova, Ian N. Harman, Nicolas Vuichard, Paul Miller, Peter J. Lawrence, Tilo Ziehn, T. Hajima, Victor Brovkin, Yanwu Zhang, Vivek K. Arora, Julia Pongratz

Notice bibliographique

RevueEarth System Dynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilCenter for Neuroscience and Regenerative MedicineHorizon 2020Australian Government
Mots-clésBiogeochemical cycleEnvironmental scienceLand use, land-use change and forestryLand useClimatologyAstrobiologyGeologyChemistryEcologyEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Anthropogenic land-use change (LUC) substantially impacts climate dynamics, primarily through modifications in the surface biogeophysical (BGP) and biogeochemical (BGC) fluxes, which alter the exchange of energy, water, and carbon with the atmosphere. Despite the established significance of both the BGP and BGC effects, their relative contribution to climate change remains poorly quantified. In this study, we leveraged data from an unprecedented number of Earth system models (ESMs) of the latest generation that contributed to the Land Use Model Intercomparison Project (LUMIP), under the auspices of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). Our analysis of BGP effects indicates a range of global annual near-surface air temperature changes across ESMs due to historical LUC, from a cooling of −0.23 °C to a warming of 0.14 °C, with a multi-model mean and spread of -0.03±0.10 °C under present-day conditions relative to the pre-industrial era. Notably, the BGP effects indicate warming at high latitudes. Still, there is a discernible cooling pattern between 30° N and 60° N, extending across large landmasses from the Great Plains of North America to the Northeast Plain of Asia. The BGC effect shows substantial land carbon losses, amounting to -127±94 Gt C over the historical period, with decreased vegetation carbon pools driving the losses in nearly all analysed ESMs. Based on the transient climate response to cumulative emissions (TCRE), we estimate that LUC-induced carbon emissions result in a warming of approximately 0.21±0.14 °C, which is consistent with previous estimates. When the BGP and BGC effects are taken together, our results suggest that the net effect of LUC on historical climate change has been to warm the climate. To understand the regional drivers (and thus potential levers to alter the climate), we show the contribution of each grid cell to LUC-induced global temperature change, as a warming contribution over the tropics and subtropics with a nuanced cooling contribution over the mid-latitudes. Our findings indicate that, historically, the BGC temperature effects dominate the BGP temperature effects at the global scale. However, they also reveal substantial discrepancies across models in the magnitude, directional impact, and regional specificity of LUC impacts on global temperature and land carbon dynamics. This underscores the need for further improvement and refinement in model simulations, including the consideration and implementation of land-use data and model-specific parameterizations, to achieve more accurate and robust estimates of the climate effect of LUC.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
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

Citations4
Publié2025
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