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Enregistrement W4413377648 · doi:10.1080/07055900.2025.2540430

Global Sensitivity Analysis of the Future Land Carbon Sink

2025· article· en· W4413377648 sur OpenAlexafffundvenueabout
R. Deepak, Christian Seiler, Adam H. Monahan

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbon sinkEnvironmental scienceSink (geography)Sensitivity (control systems)Climate changeGeographyGeologyOceanographyEngineeringCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The terrestrial biosphere absorbs more CO2 than it emits, slowing the accumulation of atmospheric CO2. However, Earth System Models differ in their Net Biome Productivity (NBP) projections, with inter-model ranges of 2 to 7 PgC yr−1 by the late 21st century under a fossil-fuel-intensive scenario. We notice that the uncertainty in NBP simulated by the Canadian Land Surface Scheme Including Biogeochemical Cycles (CLASSIC) model is vastly impacted by parameter uncertainty. To address this uncertainty, we conduct a global sensitivity analysis (GSA) for seven grid cells across different biomes. Results of the preliminary screening test show that only 11–15 of 124 input parameters drive the output uncertainty at each location. Among them, the maximum carboxylation rate (vmax) consistently influences multiple output variables. Through the secondary quantitative test, we notice that vmax's impact on NBP declines over time, but other photosynthetic and rooting parameters become more influential. In some locations, higher vmax values reduce NBP, as increased ecosystem respiration and wildfire emissions outweigh gross primary productivity. Despite using approximately eight weeks of computational effort using 120 cores, the sampling uncertainty among the 11–15 parameters is broad. Ranking the parameters based on robustness is difficult. Expanding the analysis to an additional metric, we find that the same parameters that drive the uncertainty of the projected future NBP also drive the uncertainty of the change from the late historical to late future NBP. These results indicate that future optimization efforts related to NBP must consider multiple parameters rather than focussing solely on vmax. By identifying influential parameters and processes, this study enhances our understanding of parametric uncertainty in carbon sink projections and defines a low-dimensional space of influential parameters, aiding future model refinement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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