Investigating Impacts of Wood Harvest on the Canadian Boreal Forest Carbon Store
Notice bibliographique
Résumé
Earth System Models provide important insight into global climate dynamics. These models often require large computational resources to run, inhibiting accessibility and exploration of a wide range of climate-related scenarios. Machine learning can help by creating an emulation of an aspect of an ESM to enable less expensive scenario simulation. I use a Long Short-Term Memory model to emulate forest carbon dynamics in the Community Earth System Model 2 in order to understand the impact of wood harvest on carbon stocks in the Canadian Boreal forest. To validate the emulation, I use available external datasets that explicitly quantify carbon stocks in soil and above-ground biomass. The emulation can predict CESM2 several carbon stock variables accurately (0.89 R$^2$ Score) and can be explained with important climatic relationships. I then create land-cover scenarios to simulate no wood harvest for the years 1984-2019. These scenarios show that 584 Mt C were lost to wood harvest over this period, with an additional 172 Mt C attributed to regrowth from wood harvest over the same period. The LSTM model I use in this study provides a more flexible approach to investigating land-use change impacts on carbon stocks by harnessing the power of both machine learning models and process-based ESMs. This approach can help understand land-use change scenarios that are not considered in large inter-model comparison efforts.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».