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Record W7060912560

Optimisation des paramètres de carbone de sol dans le modèle CLASSIC à l'aide d'optimisation bayésienne et d'observations

2023· dissertation· fr· W7060912560 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicThermal Analysis in Power Transmission
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCarbon cycleCarbon stockCarbon fibers
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le réservoir de carbone de sol est un élément clé du cycle global du carbone et donc du système climatique. Les sols et le carbone organique qu'ils contiennent constituent le plus grand réservoir de carbone des écosystèmes terrestres. Ce réservoir est également responsable du stockage d'une grande quantité de carbone prélevé de l'atmosphère par les plantes par la photosynthèse. C'est pourquoi les sols sont considérés comme une stratégie de mitigation viable pour réduire la concentration atmosphérique de CO2 dûe aux émissions globales de CO2 d'origine fossile. Malgré son importance, des incertitudes subsistent quant à la taille du réservoir global de carbone organique de sol et à ses dynamiques. Les modèles de biosphère terrestre sont des outils essentiels pour quantifier et étudier la dynamique du carbone organique de sol. Ces modèles simulent les processus biophysiques et biogéochimiques au sein des écosystèmes et peuvent également simuler le comportement futur du réservoir de carbone organique de sol en utilisant des forçages météorologiques appropriés. Cependant, de grandes incertitudes dans les projections faite par les modèles de biosphère terrestre sur les dynamiques du carbone organique de sol ont été observées, en partie dues au problème de l'équifinalité. Afin d'améliorer notre compréhension de la dynamique du carbone organique de sol, cette recherche visait à optimiser les paramètres du schéma de carbone de sol contenu dans le modèle de schéma canadien de surface terrestre incluant les cycles biogéochimiques (CLASSIC), afin de parvenir à une meilleure représentation de la dynamique du carbone organique de sol. Une analyse de sensibilité globale a été réalisée pour identifier lesquels parmis les 16 paramètres du schéma de carbone de sol, n'affectaient pas la simulation du carbone organique de sol et de la respiration du sol. L'analyse de sensibilité a utilisé trois sites de covariance des turbulences afin de représenter différentes conditions climatiques simulées par le schéma de carbone de sol et d'économiser le coût calculatoire de l'analyse. L'analyse de sensibilité a démontré que certains paramètres du schéma de carbone de sol ne contribuent pas à la variance des simulations du carbone organique de sol et de la respiration du sol. Ce résultat a permis de réduire la dimensionnalité du problème d'optimisation. Ensuite, quatre scénarios d'optimisation ont été élaborés sur la base de l'analyse de sensibilité, chacun utilisant un ensemble de paramètres. Deux fonctions coûts ont été utilisées pour l'optimisation de chacun des scénarios. L'optimisation a également démontré que la fonction coût utilisée avait un impact sur les ensembles de paramètres optimisés. Les ensembles de paramètres obtenus à partir des différents scénarios et fonctions coûts ont été comparés à des ensembles de données indépendants et à des estimations globales du carbone organique de sol à l'aide de métrique tel la racine de l'erreur quadratique moyenne et le bias, afin d'évaluer l'effet des ensembles de paramètres sur les simulations effectuées par le schéma de carbone de sol. Un ensemble de paramètres a surpassé les autres ensembles de paramètres optimisés ainsi que le paramétrage par défaut du modèle. Ce résultat a indiqué que la structure d'optimisation était en mesure de produire un ensemble de paramètres qui simulait des valeurs de carbone organique de sol et de respiration du sol qui étaient plus près des valeurs observées que le modèle CLASSIC par défaut, améliorant la représentation de la dynamique du carbone du sol. Cet ensemble de paramètres optimisés a ensuite été utilisé pour effectuer des simulations futures (2015-2100) de la dynamique du carbone organique de sol afin d'évaluer son impact sur les projections de CLASSIC. Les simulations futures ont montré que l'ensemble de paramètres optimisés simulait une quantité de carbone organique de sol 62 % plus élevée que l'ensemble de paramètres par défaut tout en simulant des flux de respiration du sol similaires. Les simulations futures ont également montré que les ensembles de paramètres optimisés et par défaut prévoyaient que le réservoir de carbone organique de sol demeurerait un puits de carbone net d'ici 2100 avec des sources nettes régionales. Cette étude a amélioré globalement la représentation de la dynamique du carbone organique de sol dans le schéma de carbone de sol de CLASSIC en fournissant un ensemble de paramètres optimisés. Cet ensemble de paramètres devrait permettre d'améliorer notre compréhension de la dynamique du carbone du sol.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.281
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.186
Teacher spread0.169 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2023
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