SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(McCarthy Mark I.)
 

Sökning: WFRF:(McCarthy Mark I.) > Lantbruksvetenskap > Comprehensive ecosy...

Comprehensive ecosystem model-data synthesis using multiple data sets at two temperate forest free-air CO2 enrichment experiments: Model performance at ambient CO2 concentration

Walker, Anthony P. (författare)
Hanson, Paul J. (författare)
De Kauwe, Martin G. (författare)
visa fler...
Medlyn, Belinda E. (författare)
Zaehle, Soenke (författare)
Asao, Shinichi (författare)
Dietze, Michael (författare)
Hickler, Thomas (författare)
Huntingford, Chris (författare)
Iversen, Colleen M. (författare)
Jain, Atul (författare)
Lomas, Mark (författare)
Luo, Yiqi (författare)
McCarthy, Heather (författare)
Parton, William J. (författare)
Prentice, I. Colin (författare)
Thornton, Peter E. (författare)
Wang, Shusen (författare)
Wang, Ying-Ping (författare)
Wårlind, David (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
Weng, Ensheng (författare)
Warren, Jeffrey M. (författare)
Woodward, F. Ian (författare)
Oren, Ram (författare)
Swedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för skogens ekologi och skötsel,Department of Forest Ecology and Management,Duke University
Norby, Richard J. (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
 
2014
2014
Engelska.
Ingår i: Journal of Geophysical Research - Biogeosciences. - 2169-8953 .- 2169-8961. ; 119:5, s. 937-964
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Free-air CO2 enrichment (FACE) experiments provide a remarkable wealth of data which can be used to evaluate and improve terrestrial ecosystem models (TEMs). In the FACE model-data synthesis project, 11 TEMs were applied to two decadelong FACE experiments in temperate forests of the southeastern U.S.the evergreen Duke Forest and the deciduous Oak Ridge Forest. In this baseline paper, we demonstrate our approach to model-data synthesis by evaluating the models' ability to reproduce observed net primary productivity (NPP), transpiration, and leaf area index (LAI) in ambient CO2 treatments. Model outputs were compared against observations using a range of goodness-of-fit statistics. Many models simulated annual NPP and transpiration within observed uncertainty. We demonstrate, however, that high goodness-of-fit values do not necessarily indicate a successful model, because simulation accuracy may be achieved through compensating biases in component variables. For example, transpiration accuracy was sometimes achieved with compensating biases in leaf area index and transpiration per unit leaf area. Our approach to model-data synthesis therefore goes beyond goodness-of-fit to investigate the success of alternative representations of component processes. Here we demonstrate this approach by comparing competing model hypotheses determining peak LAI. Of three alternative hypotheses(1) optimization to maximize carbon export, (2) increasing specific leaf area with canopy depth, and (3) the pipe modelthe pipe model produced peak LAI closest to the observations. This example illustrates how data sets from intensive field experiments such as FACE can be used to reduce model uncertainty despite compensating biases by evaluating individual model assumptions.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap -- Naturgeografi (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences -- Physical Geography (hsv//eng)
LANTBRUKSVETENSKAPER  -- Lantbruksvetenskap, skogsbruk och fiske -- Skogsvetenskap (hsv//swe)
AGRICULTURAL SCIENCES  -- Agriculture, Forestry and Fisheries -- Forest Science (hsv//eng)

Nyckelord

model structural analysis
model benchmarking
net primary production
(NPP)
leaf area index (LAI)
sap flow
transpiration
FACE experiment

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy