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Enregistrement W6957704657 · doi:10.60692/086gs-r7y22

Decadal trends in the seasonal-cycle amplitude of terrestrial CO2 exchange resulting from the ensemble of terrestrial biosphere models

2016· article· en· W6957704657 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosphereCarbon dioxide in Earth's atmosphereEcosystemTerrestrial ecosystemForcing (mathematics)Carbon cyclePrimary productionBiosphere modelCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seasonal-cycle amplitude (SCA) of the atmosphere–ecosystem carbon dioxide (CO2) exchange rate is a useful metric of the responsiveness of the terrestrial biosphere to environmental variations. It is unclear, however, what underlying mechanisms are responsible for the observed increasing trend of SCA in atmospheric CO2 concentration. Using output data from the Multi-scale Terrestrial Model Intercomparison Project (MsTMIP), we investigated how well the SCA of atmosphere–ecosystem CO2 exchange was simulated with 15 contemporary terrestrial ecosystem models during the period 1901–2010. Also, we made attempt to evaluate the contributions of potential mechanisms such as atmospheric CO2, climate, land-use, and nitrogen deposition, through factorial experiments using different combinations of forcing data. Under contemporary conditions, the simulated global-scale SCA of the cumulative net ecosystem carbon flux of most models was comparable in magnitude with the SCA of atmospheric CO2 concentrations. Results from factorial simulation experiments showed that elevated atmospheric CO2 exerted a strong influence on the seasonality amplification. When the model considered not only climate change but also land-use and atmospheric CO2 changes, the majority of the models showed amplification trends of the SCAs of photosynthesis, respiration, and net ecosystem production (+0.19 % to +0.50 % yr−1). In the case of land-use change, it was difficult to separate the contribution of agricultural management to SCA because of inadequacies in both the data and models. The simulated amplification of SCA was approximately consistent with the observational evidence of the SCA in atmospheric CO2 concentrations. Large inter-model differences remained, however, in the simulated global tendencies and spatial patterns of CO2 exchanges. Further studies are required to identify a consistent explanation for the simulated and observed amplification trends, including their underlying mechanisms. Nevertheless, this study implied that monitoring of ecosystem seasonality would provide useful insights concerning ecosystem dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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