Modelling sun-induced chlorophyll fluorescence (SIF) in evergreen conifer forests with a terrestrial biosphere model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Solar-induced chlorophyll fluorescence (SIF) is a small light signal emitted during the initial steps of photosynthesis and can be observed across scales (from photosystem level to satellites). To be able to model SIF, we need to understand the mechanistic processes (including both physical and biological) leading to the observed SIF signal. In this work, we implemented a representation of SIF emission and transmission processes into the terrestrial biosphere model QUINCY ('QUantifying Interactions between terrestrial Nutrient CYcles and the climate system'). We tested the model across three different boreal coniferous forests located in North America and Europe that have eddy covariance derived CO2 fluxes and tower-based SIF observations. We find that alternative SIF radiative transfer approaches (one based on mSCOPE, one on two-stream radiative transfer model L2SM, and one empirically based) overestimate the SIF signal, but show no large differences in the timing of their seasonal and diurnal predictions. The two-stream radiative transfer model approach, L2SM, provided stable performance while being comparatively computationally efficient. We find that our parameterization for sustained non-photochemical quenching is important for successfully simulating the timing of the SIF seasonal cycle. However, our parameterization did not work equally well across all three sites, likely because of different temperature regimes at the sites. We further evaluated the potential of remote sensing -based SIF from TROPOMI (the TROPOspheric Monitoring Instrument) to provide accurate information on SIF and found that it can potentially be used in model development. This study illustrates the usefulness of observations at different spatial scales and the linkages between SIF and GPP and their seasonal development at three different evergreen forest sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».