Notice bibliographique
Résumé
Forest dynamics need to be considered when estimating the global carbon budget. The alteration of forest structure and function under a changing climate and expanding human activity could lead to a reduction of forest canopy cover and a spread of lower-biomass ecosystems in warm and dry regions. A non-structural carbohydrate (NSC) acts as a storage buffer between carbon supplied by assimilation and carbon consumed by respiration, reproduction, and pests. Estimation of NSC concentrations in a tree is very important for accurate projection of future forest dynamics. I developed a new NSC module for incorporation into a spatially explicit individual-based dynamic global vegetation model (SEIB-DGVM) to validate the simulated NSC dynamics with observations. NSC pools were simulated in three plant organs: leaves, trunk, and roots. The seasonal dynamics of the NSCs varied among plant species, and the sizes of the NSC pools inferred from observations differed between the boreal, temperate, and tropical climates. The NSC models were therefore validated for each of the three climatic regions at both point and global scales to assess the performance of the models. The modeled NSCs showed good agreement in seasonality with the observed NSCs at four sites – Canada (boreal), Austria and Switzerland (temperate), and Panama (tropical) – and in mean values for three climate zones derived from the global NSC dataset. I compared forest composition and biome type percentages in Asia, Europe, and North America under SSP scenarios between the new and previous models. In the new model, taller trees accumulate more NSCs, which slows their growth, resulting in lower mean tree height and DBH. Unlike the previous model, where taller trees dominated, the new model allows shorter trees to outcompete taller ones, creating a broader range of tree sizes, including more near-zero values. The new model also incorporates a carbon starvation mortality process. When carbon starvation is "switched on," tree density decreases, favoring taller tree growth while shortening tree lifespans due to increased vulnerability of shorter trees. The SEIB-DGVM-NSC improves simulations of vegetation distribution, GPP, and forest composition caused by the changes in NSC dynamics at global scales. This research advances understanding of NSC dynamics and their role in the terrestrial carbon cycle, particularly under climate change
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».