Carbon di chuyển trong khí quyển, qua các đại dương, vào đất liền và vào các hệ sinh thái. Chu kỳ này có ảnh hưởng lớn đến khí hậu – thay đổi mô hình địa lý của lượng mưa và tần suất thời tiết khắc nghiệt – và bị thay đổi khi việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch bổ sung thêm carbon vào chu trình. Động lực của chu trình carbon toàn cầu này phần lớn được dự đoán trên quy mô không gian rộng và thời gian dài bởi các mô hình hệ thống Trái đất. Cuốn sách này đề cập đến câu hỏi quan trọng về cách đánh giá, đánh giá và ước tính tác động tiềm ẩn của lượng carbon bổ sung đối với chu trình carbon trên đất liền. Những người đóng góp mô tả một tập hợp các phương pháp tiếp cận mới đối với mô hình chu trình carbon trên đất liền để khám phá tốt hơn các câu hỏi sinh thái liên quan đến những thay đổi trong chu trình carbon; sử dụng các kỹ thuật đồng hóa dữ liệu để cải tiến mô hình; thực hiện dự báo sinh thái theo thời gian thực hoặc gần thời gian để hỗ trợ quyết định; và kết hợp các kỹ thuật học máy mới có sẵn với các mô hình dựa trên quy trình để cải thiện dự đoán về chu trình carbon trong đất dưới tác động của biến đổi khí hậu. Phiên bản mới này bao gồm bảy chương mới: học máy và các ứng dụng của nó vào nghiên cứu chu trình carbon; các nguyên tắc cơ bản để loại bỏ carbon dioxide khỏi khí quyển, các vấn đề quản lý và nghiên cứu tích cực đương thời; và cơ sở hạ tầng cộng đồng để dự báo sinh thái. Các tính năng chính Giúp người đọc hiểu, thực hiện và phê bình các mô hình chu trình carbon trong đất cung cấp khung lý thuyết mới để hiểu động lực nhất thời của chu trình carbon trong đất.

Abstract:

Carbon moves through the atmosphere, across the oceans, onto land and into ecosystems. This cycle has a major impact on climate – changing geographical patterns of rainfall and the frequency of extreme weather – and is altered when fossil fuel use adds carbon to the cycle. The dynamics of this global carbon cycle are largely predicted over large spatial and long time scales by Earth system models. This book addresses the important question of how to assess, evaluate, and estimate the potential impact of additional carbon on the land carbon cycle. The contributors describe a set of new approaches to terrestrial carbon cycle modeling to better explore ecological questions related to changes in the carbon cycle; use data assimilation techniques to improve models; perform real-time or near-time ecological forecasting for decision support; and combine newly available machine learning techniques with process-based models to improve predictions of soil carbon cycling under climate change. This new edition includes seven new chapters: machine learning and its applications to carbon cycle research; basic principles for removing carbon dioxide from the atmosphere, management issues, and contemporary active research; and community infrastructure for ecological forecasting. Key Features Helps readers understand, implement, and critique soil carbon cycle models that provide new theoretical frameworks for understanding the transient dynamics of the soil carbon cycle.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Luo, Yiqi, Luo, Yiqi
Thông tin nhan đề:	Land Carbon Cycle Modeling: Matrix Approach, Data Assimilation, Ecological Forecasting, and Machine Learning Second Edition
Nhà xuất bản:	Taylor & Francis
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Khoa học môi trường
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/138059
Mô tả vật lý:	296p.
Năm xuất bản:	2024