A System Reanalysis of the Current Greenhouse Gases Budget of Terrestrial Ecosystems in Russia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study synthesizes the budgets of three greenhouse gases (GHG, namely CO 2 , CH 4 , N 2 O) for Russia over two decades (2000–2009 and 2010–2019) using bottom‐up and top‐down approaches, as part of the Regional Carbon Cycle Assessment and Processes, Phase 2 (RECCAP2). Published estimates of natural sources and sinks of these GHGs in Russia vary widely. Here, bottom‐up estimates are based on eddy covariance measurements, the Integrated Land Information System of Russia (ILIS‐LEA), field data, Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs), and regional models. The bottom‐up approach estimated Net Ecosystem Exchange (NEE) at −0.64 ± 0.17 and −0.57 ± 0.14 Pg C yr −1 , for decades 2000–2009 and 2010–2019, respectively. Top‐down atmospheric inversions provide similar NEE carbon flux estimates with comparable uncertainties at −0.56 ± 0.26 and −0.73 ± 0.27 Pg C yr −1 for the two decades. Differences between these approaches arise from distinct flux components and structural assumptions. ILIS‐LEA indicates a slightly declining carbon sink in 2010–2019, driven by increased disturbances. In contrast, DGVMs suggest a stable carbon sink over both decades but they do not fully simulate the effects of disturbances and recovery. Top‐down inversions reveal an increasing CO 2 sink, suggesting with additional observed constraints on biomass carbon increment that soil and non‐forest biomes absorb more carbon than predicted by DGVMs and ILIS‐LEA models. A Bayesian averaging approach estimates natural ecosystems acting as a GHG sink with a land‐to‐atmosphere flux of −1.55 ± 0.91 and −1.47 ± 0.82 Pg CO 2 ‐eq. yr −1 . Accounting for both natural and anthropogenic emissions across the Russian territory shifts the net GHG balance to a source around 1.2 Pg CO 2 ‐eq. yr −1 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».