Global parameter sensitivity analysis of modelling water, energy and carbon dynamics in a temperate swamp
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Forested peatlands cover a land area of 7 x 105 km2 and store ~77 Pg C in Canada. However, the carbon (C) cycling of forested peatlands, particularly swamps, has been understudied. Few modelling studies have been done on temperate swamp C cycling partly because of the scarcity of field measurements in this ecosystem. These gaps create uncertainties in modelling the C dynamics of temperate swamps and consequently limit our understanding of this ecosystem. To improve our understanding of the processes, interactions and feedbacks that mediate temperate swamp C cycling, we simulated the long-term (40 years) plant processes, energy, water and C fluxes of Beverly Swamp, a well-preserved swamp in Southern Ontario using a process-based model (CoupModel). CoupModel v6 was systematically calibrated for Beverly Swamp using the Generalized Likelihood Uncertainty Estimate (GLUE) method and validated with field measurements. The GLUE approach and its multicriteria constraints reduced the uncertainties associated with the modelling process and reasonably improved some of the simulation outcomes when compared to the initial single run and prior uniform distribution. Global sensitivity analysis of the parameters identified the important parameters that greatly influence temperate swamp C flux simulations and the interconnections that exist between simulated variables and parameters. Plant-related processes and hydrological variables exerted the strongest control on soil respiration simulation. However, these dynamics may be altered as climate continues to warm in coming decades. Results from this study provide valuable knowledge for predicting the fate of swamp C cycle in the region under a changing climate.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».