Ocean dynamics amplify remote warming effects of reforestation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Forestation, including reforestation, afforestation, and forest restoration, is prevalent in net-zero climate strategies due to the large carbon sequestration potential of forests. In addition to capturing carbon, forestation has biogeophysical effects that can influence surface temperatures locally (local effects), and at distant locations (non-local effects). Biogeophysical effects may offset the cooling benefits of carbon sequestration, hence requiring a robust understanding of their mechanisms to adequately integrate forestation into climate mitigation strategies. Yet, the role of ocean dynamics, such as ocean circulation, ocean-atmosphere interactions, and ocean-sea ice interactions in mediating the non-local effects of forestation remains underexplored. In this study, we investigate the impact of ocean dynamics on the magnitude and geographic patterns of the non-local biogeophysical effects of large-scale reforestation, with the exclusion of cloud feedbacks, over a multi-century timescale using the University of Victoria Earth System Climate Model. We conduct multi-century paired global reforestation simulations, with the first set of simulations using a dynamic ocean and the second set using prescribed sea surface temperatures. We separate local from non-local effects using the checkerboard approach. Our results show that non-local warming effects are of much greater magnitude and encompass a greater geographic area, particularly at high latitudes, when ocean dynamics are considered. Moreover, this study shows that ocean dynamics introduce a lag in the non-local effects, leading to a continued increase in non-local warming even after the local effects have stabilized. This committed non-local warming is driven by the thermal inertia of the ocean, which sustains a gradual long-term increase in sea surface temperatures, combined with amplifying climate feedbacks. Decision-making frameworks must therefore consider the complete Earth system response to forestation over a sufficiently long timeframe to account for the committed non-local warming.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».