Soil organic carbon models need independent time-series validation for reliable prediction
Soil organic carbon models need independent time-series validation for reliable prediction
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土壤有机碳模型需要独立的时间序列验证才能进行可靠的预测
DOI：
10.1038/s43247-023-00830-5
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发表时间：
2023
影响因子：
7.9
通讯作者：
Derrien, Delphine
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Le Noë, Julia;Manzoni, Stefano;Abramoff, Rose;Bölscher, Tobias;Bruni, Elisa;Cardinael, Rémi;Ciais, Philippe;Chenu, Claire;Clivot, Hugues;Derrien, Delphine
数值模型对于理解和/或预测过去和未来的土壤有机碳动态至关重要。对于那些以预测为目的的模型，验证是获得预测信心的关键一步。通过对约250个模型的全面回顾，我们评估了如何根据模型的目标和功能来验证模型，并讨论了如何改进预测模型的验证。我们发现严重缺乏使用观察到的时间序列的独立验证。进行这样的验证应该是提高模型可靠性的优先事项。我们分析的大约60%的模型不是为预测而设计的，而是为了从概念上理解土壤过程而设计的。这些模型通过确定可能与预测模型相关的关键流程和替代形式，提供了重要的见解。我们认为，将基于观察到的时间序列的独立验证与预测模型和概念模型之间改进的信息流相结合，将提高预测的可靠性。
Numerical models are crucial to understand and/or predict past and future soil organic carbon dynamics. For those models aiming at prediction, validation is a critical step to gain confidence in projections. With a comprehensive review of ~250 models, we assess how models are validated depending on their objectives and features, discuss how validation of predictive models can be improved. We find a critical lack of independent validation using observed time series. Conducting such validations should be a priority to improve the model reliability. Approximately 60% of the models we analysed are not designed for predictions, but rather for conceptual understanding of soil processes. These models provide important insights by identifying key processes and alternative formalisms that can be relevant for predictive models. We argue that combining independent validation based on observed time series and improved information flow between predictive and conceptual models will increase reliability in predictions.
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