Reducing uncertainty of high-latitude ecosystem models through identification of key parameters
Reducing uncertainty of high-latitude ecosystem models through identification of key parameters
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通过识别关键参数减少高纬度生态系统模型的不确定性
DOI：
10.1088/1748-9326/ace637
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发表时间：
2023
影响因子：
6.7
通讯作者：
Susanne Euskirchen, Eugenie
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mevenkamp, Hannah;Wunderling, Nico;Bhatt, Uma;Carman, Tobey;Friedemann Donges, Jonathan;Genet, Helene;Serbin, Shawn;Winkelmann, Ricarda;Susanne Euskirchen, Eugenie
气候变化正在对地球的生态系统和碳预算产生重大影响，在北极，可能会推动从历史上的碳汇转变为碳源。用于预测北极变化的陆地生物圈模型（TBMs）存在很大的不确定性，这表明确定这种可能转变的时间和程度存在挑战。模型预测的这种分散可能会限制TBMs指导管理和政策决策的能力。模型不确定性最有影响力的来源之一是模型参数化。参数的不确定性部分是由于数据库中的可用数据与模型需求之间的不匹配造成的。我们确定了三个TBM，DVM-DOS-TEM，SIPNET和ED 2，和四个数据库的北极和北方的地上和地下特征，可应用于模型参数化的信息不匹配。然而，仅仅关注这种数据差距可能会导致对简单模型的偏见，并忽视结构性模型不确定性，这是模型不确定性的另一个主要来源。因此，我们开发了一个因果循环图（CLD）的北极和寒带生态系统，包括未量化的，因此未建模的过程。我们将模型参数映射到CLD中的进程，并通过内部网络结构评估参数脆弱性。一个重要的子结构，前馈回路（FFL），描述了直接和间接连接的过程。当模型参数是数据信息时，这些间接过程可能隐含在模型中，但如果不是，它们有可能引入显著的模型不确定性。我们发现，描述当地温度对微生物活性的影响的参数与特别高数量的FFL相关，但不受现有数据的约束。通过采用不同的复杂性，数据库和网络方法的生态模型，我们确定了负责有限的模型精度的关键参数。它们应该优先用于未来的数据采样，以减少模型的不确定性。
Climate change is having significant impacts on Earth's ecosystems and carbon budgets, and in the Arctic may drive a shift from an historic carbon sink to a source. Large uncertainties in terrestrial biosphere models (TBMs) used to forecast Arctic changes demonstrate the challenges of determining the timing and extent of this possible switch. This spread in model predictions can limit the ability of TBMs to guide management and policy decisions. One of the most influential sources of model uncertainty is model parameterization. Parameter uncertainty results in part from a mismatch between available data in databases and model needs. We identify that mismatch for three TBMs, DVM-DOS-TEM, SIPNET and ED2, and four databases with information on Arctic and boreal above-and belowground traits that may be applied to model parametrization. However, focusing solely on such data gaps can introduce biases towards simple models and ignores structural model uncertainty, another main source for model uncertainty. Therefore, we develop a causal loop diagram (CLD) of the Arctic and boreal ecosystem that includes unquantified, and thus unmodeled, processes. We map model parameters to processes in the CLD and assess parameter vulnerability via the internal network structure. One important substructure, feed forward loops (FFLs), describe processes that are linked both directly and indirectly. When the model parameters are data-informed, these indirect processes might be implicitly included in the model, but if not, they have the potential to introduce significant model uncertainty. We find that the parameters describing the impact of local temperature on microbial activity are associated with a particularly high number of FFLs but are not constrained well by existing data. By employing ecological models of varying complexity, databases, and network methods, we identify the key parameters responsible for limited model accuracy. They should be prioritized for future data sampling to reduce model uncertainty.
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改进的光利用效率模型的全球月度 GPP，1982-2016
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
N. Madani;N. Parazoo
通讯作者：
N. Parazoo
影响因子：
3.7
作者：
Stavros, E. Natasha;Chrone, Jon;Cawse-Nicholson, Kerry;Freeman, Anthony;Glenn, Nancy F.;Guild, Liane;Kokaly, Raymond;Lee, Christine;Luvall, Jeffrey;Pavlick, Ryan;Poulter, Benjamin;Uz, Stephanie Schollaert;Serbin, Shawn;Thompson, David R.;Townsend, Philip A.;Turpie, Kevin;Yuen, Karen;Thome, Kurt;Wang, Weile;Zareh, Shannon-Kian;Nastal, Jamie;Bearden, David;Miller, Charles E.;Schimel, David
通讯作者：
Schimel, David
影响因子：
4.3
作者：
L. Stone;D. Simberloff;Yael A. Artzy‐Randrup
通讯作者：
L. Stone;D. Simberloff;Yael A. Artzy‐Randrup
影响因子：
64.8
作者：
Walker, Xanthe J.;Baltzer, Jennifer L.;Mack, Michelle C.
通讯作者：
Mack, Michelle C.
DOI：
10.1029/2018jg004504
发表时间：
2018-12
期刊：
Journal of Geophysical Research: Biogeosciences
影响因子：
--
作者：
B. Raczka;M. Dietze;S. Serbin;K. Davis
通讯作者：
B. Raczka;M. Dietze;S. Serbin;K. Davis