Carbon di chuyển qua khí quyển, qua đại dương, lên đất liền và vào các hệ sinh thái. Chu trình này có tác động lớn đến khí hậu – thay đổi các mô hình địa lý về lượng mưa và tần suất thời tiết khắc nghiệt – và bị thay đổi khi việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch làm tăng 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 lớn và trong thời gian dài bằng các mô hình hệ thống Trái đất. Cuốn sách này giải quyết câu hỏi quan trọng về cách đánh giá, thẩm định và ước tính tác động tiềm tàng của carbon bổ sung vào 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 thiện 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 trên đất liền trong điều kiện 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 (năm chương); các nguyên tắc cơ bản trong việc loại bỏ carbon dioxide khỏi khí quyển, các vấn đề nghiên cứu và quản lý tích cực đương đại (một chương); và cơ sở hạ tầng cộng đồng để dự báo sinh thái (một chương). Các tính năng chính Giúp người đọc hiểu, triển khai và phê bình các mô hình chu trình cacbon trên đất liền Cung cấp một khuôn khổ lý thuyết mới để hiểu động lực tạm thời của chu trình cacbon trên đất liền Mô tả một bộ kỹ năng lập mô hình – phương pháp tiếp cận ma trận để biểu diễn các chu trình cacbon, nitơ và phốt pho trên đất liền; đồng hóa dữ liệu và học máy để cải thiện tham số hóa; và hệ thống quy trình làm việc để tạo điều kiện cho dự báo sinh thái Giới thiệu một bộ kỹ thuật mới, chẳng hạn như spin-up bán phân tích (SASU), hệ thống chẩn đoán thống nhất với sơ đồ 1-3-5, phân tích khả năng truy xuất nguồn gốc và phân tích chuẩn, cũng như học máy theo hướng dẫn PROcess và mô hình hóa dựa trên DAta (PRODA) để đánh giá và cải tiến mô hình Được sắp xếp lại từ phiên bản đầu tiên với bảy chương mới được thêm vào Nỗ lực cân bằng các cân nhắc về lý thuyết, chi tiết kỹ thuật và ứng dụng của mô hình hệ sinh thái cho nghiên cứu, đánh giá và ra quyết định quan trọng

Abstract:

Carbon moves through the atmosphere, through the oceans, onto land, and into ecosystems. This cycling has a large effect on climate – changing geographic patterns of rainfall and the frequency of extreme weather – and is altered as the use of fossil fuels adds carbon to the cycle. The dynamics of this global carbon cycling are largely predicted over broad spatial scales and long periods of time by Earth system models. This book addresses the crucial question of how to assess, evaluate, and estimate the potential impact of the additional carbon to the land carbon cycle. The contributors describe a set of new approaches to land carbon cycle modeling for better exploring ecological questions regarding changes in carbon cycling; employing data assimilation techniques for model improvement; doing real- or near-time ecological forecasting for decision support; and combining newly available machine learning techniques with process-based models to improve prediction of the land carbon cycle under climate change. This new edition includes seven new chapters: machine learning and its applications to carbon cycle research (five chapters); principles underlying carbon dioxide removal from the atmosphere, contemporary active research and management issues (one chapter); and community infrastructure for ecological forecasting (one chapter). Key Features Helps readers understand, implement, and criticize land carbon cycle models Offers a new theoretical framework to understand transient dynamics of the l