SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:58bccab0-7ce4-47cb-b2e1-d0db4bcc2d79"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:58bccab0-7ce4-47cb-b2e1-d0db4bcc2d79" > Effect of climate d...

  • Blanke, Jan HendrikLund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science (författare)

Effect of climate data on simulated carbon and nitrogen balances for Europe

  • Artikel/kapitelEngelska2016

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • 2016
  • 20 s.

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:lup.lub.lu.se:58bccab0-7ce4-47cb-b2e1-d0db4bcc2d79
  • https://lup.lub.lu.se/record/58bccab0-7ce4-47cb-b2e1-d0db4bcc2d79URI
  • https://doi.org/10.1002/2015JG003216DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • In this study, we systematically assess the spatial variability in carbon and nitrogen balance simulations related to the choice of global circulation models (GCMs), representative concentration pathways (RCPs), spatial resolutions, and the downscaling methods used as calculated with LPJ-GUESS. We employed a complete factorial design and performed 24 simulations for Europe with different climate input data sets and different combinations of these four factors. Our results reveal that the variability in simulated output in Europe is moderate with 35.6%–93.5% of the total variability being common among all combinations of factors. The spatial resolution is the most important factor among the examined factors, explaining 1.5%–10.7% of the total variability followed by GCMs (0.3%–7.6%), RCPs (0%–6.3%), and downscaling methods (0.1%–4.6%). The higher-order interactions effect that captures nonlinear relations between the factors and random effects is pronounced and accounts for 1.6%–45.8% to the total variability. The most distinct hot spots of variability include the mountain ranges in North Scandinavia and the Alps, and the Iberian Peninsula. Based on our findings, we advise to conduct the application of models such as LPJ-GUESS at a reasonably high spatial resolution which is supported by the model structure. There is no notable gain in simulations of ecosystem carbon and nitrogen stocks and fluxes from using regionally downscaled climate in preference to bias-corrected, bilinearly interpolated CMIP5 projections.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Lindeskog, MatsLund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science(Swepub:lu)mmb-mli (författare)
  • Lindström, JohanLund University,Lunds universitet,Matematisk statistik,Matematikcentrum,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Mathematical Statistics,Centre for Mathematical Sciences,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH(Swepub:lu)mats-jli (författare)
  • Lehsten, VeikoLund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science(Swepub:lu)nate-vel (författare)
  • Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskapNaturvetenskapliga fakulteten (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Journal of Geophysical Research - Biogeosciences121:5, s. 1352-13712169-8953

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

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