Refining terrestrial biosphere feedbacks to climate change through precise characterization of terrestrial vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is primarily driven by the human activities of fossil fuel combustion and land use change, which together result in the emissions of greenhouse gases such as carbon dioxide (CO₂). The terrestrial biosphere currently absorbs about a third of total anthropogenic CO₂ emissions, mostly through primary production by vegetation. The continued function of vegetation as a CO₂ sink is uncertain, as climate change has the potential to enhance or restrict the carbon uptake capacity of vegetation. Uncertainty in terrestrial vegetation function in the context of climate change, due in part to a lack of precise observations of leaf biochemistry and function with which to develop models, therefore limits the confidence of climate change projections. In its entirety, this thesis examines the potential for more precise observations of leaf function and their integration across a variety of models and observational scales. The first chapter provides an introductory overview of the subsequent four chapters and how each compliments the other. The second chapter demonstrates the role of the terrestrial biosphere in influencing the relationship between temperature change and cumulative CO₂ emissions. The third chapter provides adaptations to current radiative transfer modelling approaches to improve estimations of leaf biochemical constituents. The fourth chapter applies high spatiotemporal resolution observations of leaf phenology, the timing of leaf emergence and senescence, across North America to predict species-specific leaf phenology patterns under various emissions scenarios throughout the 21st century. The fifth chapter provides an approach to detect declines in ecosystem processes such as carbon uptake using observational leaf phenology networks. These chapter results indicate that 1) uncertainty in the land-borne fraction of carbon emissions contributes largely to uncertainty in the relationship between temperature change and emissions, 2) spectral subdomains and prior estimation of leaf structure improves leaf biochemistry estimations, 3) leaf senescence timing may diverge between boreal and temperate species under a high emissions scenario, and 4) declines in vegetational carbon uptake can be accurately detected using quantitative phenocam-based indicators. The fundamental and technical insights provided through this thesis will facilitate more reliable and functionally resolved projections of terrestrial biosphere feedbacks to climate change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».