文献阅读 250205-Global patterns and drivers of tropical aboveground carbon changes
Global patterns and drivers of tropical aboveground carbon changes
来自 <Global patterns and drivers of tropical aboveground carbon changes | Nature Climate Change>
热带地上碳变化的全球模式和驱动因素
## Abstract:
- Tropical terrestrial ecosystems play an important role in modulating the global carbon balance. However, the complex dynamics and factors controlling tropical aboveground live biomass carbon (AGC) are not fully understood.
- Fire emissions in non-forested African shrubland/savanna biomes, coupled with post-fire carbon recovery, substantially dominated the interannual variability of tropical AGC.
- Fire radiative power was identified as the primary determinant of the spatial variability in AGC gains, with soil moisture also playing a crucial role in shaping trends.
## Intro:
- Tropical terrestrial ecosystems encompass more than half of the global aboveground live biomass carbon1 (AGC) and are critical components of the global carbon cycle.
-- Even relatively minor changes in tropical AGC potentially have an important influence on global atmospheric CO2 concentration, subsequently modulating climate change.
- Contemporary estimates of tropical AGC changes often hinge on broad assumptions, sparse ground data and/or inaccurate estimation methods6, leading to uncertainties in identifying tropical land carbon sources/sinks, which remain the most uncertain component of the global carbon budget.
- Satellite observations have shown that deforestation and forest degradation cause tropical forest AGC to be net carbon sources, whereas others suggested that carbon sequestration by secondary forests resulted in tropical forests being net carbon sinks.
- All in all, a key research question for the tropical carbon budget is whether losses from current disturbances in some regions are offset by recovery from past disturbances in other regions.
- Another complicating issue is that studies usually focus on forests, ignoring tropical non-forested ecosystems that have a great influence on the trends and variability in the land carbon sink, with fire often playing a critical role in their AGC changes
## Results:
Patterns of AGC loss
Regionally in tropical America, losses resulting from non-fire–forest disturbances (−0.31 PgC yr−1) marginally surpassed those of total fire emissions (−0.20 PgC yr−1). Both types of losses were predominantly located in the Brazilian ‘arc of deforestation’. Notably, the AGC loss from non-fire disturbances penetrated further into the Amazonian biome, predominantly caused by increasing forest conversion for agriculture and infrastructure development. Trends in non-fire loss estimates are also similar to previous independent estimates of AGC losses due to large-scale deforestation11, as very large-scale clearing of trees is usually associated with non-fire.
- AGC net changes and gains
In tropical America, the most prominent AGC gains were detected in the ‘arc of deforestation’ and southern Brazil, where substantial AGC losses and secondary forest regrowth have been previously recorded. The AGC gains of tropical America constituted 27% (0.54 ± 0.02 PgC yr−1) of the AGC gains across the tropics. Tropical Africa emerged as the predominant contributor to tropical AGC gains, contributing to 58% or 1.17 ± 0.03 PgC yr−1. The regions that contributed to these gains include the Central African Republic, eastern parts of South Sudan, Angola, Zambia and Tanzania. These regions, typified by shrublands and dry forests (Supplementary Fig. 2) and moist forests in southern Central African Republic, only constitute 16% of tropical lands but totalled 35% of tropical AGC gains (0.71 ± 0.01 PgC yr−1). Tropical Asia only witnessed modest AGC gains, contributing merely 15% or 0.30 ± 0.01 PgC yr−1 to the tropical AGC gains. The predominant locations for these gains include Cambodia, central Sumatra and the coastal regions of Kalimantan.
Spatial and temporal patterns of AGC changes during 2010–2020 over the tropics.
- Factors influencing AGC dynamics
使用 BRT 模型来阐明塑造 AGC 增益的空间和时间模式的因素
相关文章:

文献阅读 250205-Global patterns and drivers of tropical aboveground carbon changes
Global patterns and drivers of tropical aboveground carbon changes 来自 <Global patterns and drivers of tropical aboveground carbon changes | Nature Climate Change> 热带地上碳变化的全球模式和驱动因素 ## Abstract: Tropical terrestrial ecosystems play …...

算法与数据结构(括号匹配问题)
思路 从题干可以看出,只要给出的括号对应关系正确,那么就可以返回true,否则返回false。这个题可以使用栈来解决 解题过程 首先从第一个字符开始遍历,如果是括号的左边(‘(‘,’[‘,’}‘&…...
订单状态监控实战:基于 SQL 的状态机分析与异常检测
目录 1. 背景与问题 2. 数据准备 2.1 表结构设计 3. 场景分析与实现 3.1 场景 1:检测非法状态转换...

C# 中记录(Record)详解
从C#9.0开始,我们有了一个有趣的语法糖:记录(record) 为什么提供记录? 开发过程中,我们往往会创建一些简单的实体,它们仅仅拥有一些简单的属性,可能还有几个简单的方法,比如DTO等等…...
YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-autobackend.py
autobackend.py ultralytics\nn\autobackend.py 目录 autobackend.py 1.所需的库和模块 2.def check_class_names(names): 3.def default_class_names(dataNone): 4.class AutoBackend(nn.Module): 1.所需的库和模块 # Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License …...

Docker使用指南(一)——镜像相关操作详解(实战案例教学,适合小白跟学)
目录 1.镜像名的组成 2.镜像操作相关命令 镜像常用命令总结: 1. docker images 2. docker rmi 3. docker pull 4. docker push 5. docker save 6. docker load 7. docker tag 8. docker build 9. docker history 10. docker inspect 11. docker prune…...
Rust 变量特性:不可变、和常量的区别、 Shadowing
Rust 变量特性:不可变、和常量的区别、 Shadowing Rust 是一门以安全性和性能著称的系统编程语言,其变量系统设计独特且强大。本文将从三个角度介绍 Rust 变量的核心特性:可变性(Mutability)、变量与常量的区别&#…...

NFT Insider #167:Champions Tactics 角色加入 The Sandbox;AI 助力 Ronin 游戏生态
引言:NFT Insider 由 NFT 收藏组织 WHALE Members、BeepCrypto 联合出品, 浓缩每周 NFT 新闻,为大家带来关于 NFT 最全面、最新鲜、最有价值的讯息。每期周报将从 NFT 市场数据,艺术新闻类,游戏新闻类,虚拟…...

鹧鸪云无人机光伏运维解决方案
在新能源产业蓬勃发展的当下,光伏电站作为清洁能源供应的关键一环,其稳定运行和高效运维至关重要。随着光伏电站规模持续扩大,数量不断增加,传统人工巡检方式的弊端日益显著。人工巡检不仅效率低、人力和时间成本高,而…...

NeuralCF 模型:神经网络协同过滤模型
实验和完整代码 完整代码实现和jupyter运行:https://github.com/Myolive-Lin/RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main 引言 NeuralCF 模型由新加坡国立大学研究人员于 2017 年提出,其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结…...
【前端】【Ts】【知识点总结】TypeScript知识总结
一、总体概述 TypeScript 是 JavaScript 的超集,主要通过静态类型检查和丰富的类型系统来提高代码的健壮性和可维护性。它涵盖了从基础数据类型到高级类型、从函数与对象的类型定义到类、接口、泛型、模块化及装饰器等众多知识点。掌握这些内容有助于编写更清晰、结…...

JAVA架构师进阶之路
JAVA架构师进阶之路 前言 苦于网络上充斥的各种java知识,多半是互相抄袭,导致很多后来者在学习java知识中味同嚼蜡,本人闲暇之余整理了进阶成为java架构师所必须掌握的核心知识点,后续会不断扩充。 废话少说,直接上正…...

掌握@PostConstruct与@PreDestroy,优化Spring Bean的初始化和销毁
在Spring中,PostConstruct和PreDestroy注解就像是对象的“入职”和“离职”仪式。 1. PostConstruct注解:这个注解标记的方法就像是员工入职后的“岗前培训”。当一个对象(比如一个Bean)被Spring容器创建并注入依赖后,…...

Java设计模式:行为型模式→状态模式
Java 状态模式详解 1. 定义 状态模式(State Pattern)是一种行为型设计模式,它允许对象在内部状态改变时改变其行为。状态模式通过将状态需要的行为封装在不同的状态类中,实现对象行为的动态改变。该模式的核心思想是分离不同状态…...

景联文科技:专业数据采集标注公司 ,助力企业提升算法精度!
随着人工智能技术加速落地,高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计,全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元,其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。作为国内领先的AI数据服务商,景联文…...

ES面试题
1、Elasticsearch的基本构成: (1)index 索引: 索引类似于mysql 中的数据库,Elasticesearch 中的索引是存在数据的地方,包含了一堆有相似结构的文档数据。 (2)type 类型:…...

LabVIEW2025中文版软件安装包、工具包、安装教程下载
下载链接:LabVIEW及工具包大全-三易电子工作室http://blog.eeecontrol.com/labview6666 《LabVIEW2025安装图文教程》 1、解压后,双击install.exe安装 2、选中“我接受上述2条许可协议”,点击下一步 3、点击下一步,安装NI Packa…...

算法与数据结构(合并K个升序链表)
思路 有了合并两个链表的基础后,这个的一种方法就是可以进行顺序合并,我们可以先写一个函数用来合并两个链表,再在合并K个链表的的函数中循环调用它。 解题过程 解析这个函数 首先,可以先判断,如果a为空,…...

洛谷 P4552 [Poetize6] IncDec Sequence C语言
P4552 [Poetize6] IncDec Sequence - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 题目描述 给定一个长度为 n 的数列 a1,a2,…,an,每次可以选择一个区间 [l,r],使这个区间内的数都加 1 或者都减 1。 请问至少需要多少次操作才能使数列中的所有数都一样&#…...

保姆级教程Docker部署Zookeeper官方镜像
目录 1、安装Docker及可视化工具 2、创建挂载目录 3、运行Zookeeper容器 4、Compose运行Zookeeper容器 5、查看Zookeeper运行状态 6、验证Zookeeper是否正常运行 1、安装Docker及可视化工具 Docker及可视化工具的安装可参考:Ubuntu上安装 Docker及可视化管理…...
FFmpeg 低延迟同屏方案
引言 在实时互动需求激增的当下,无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作,还是游戏直播的画面实时传输,低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架,凭借其灵活的编解码、数据…...

如何在看板中体现优先级变化
在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括:采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中,设置任务排序规则尤其重要,因为它让看板视觉上直观地体…...
Caliper 配置文件解析:config.yaml
Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...
MySQL用户和授权
开放MySQL白名单 可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务: test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...
SQL慢可能是触发了ring buffer
简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...

【网络安全】开源系统getshell漏洞挖掘
审计过程: 在入口文件admin/index.php中: 用户可以通过m,c,a等参数控制加载的文件和方法,在app/system/entrance.php中存在重点代码: 当M_TYPE system并且M_MODULE include时,会设置常量PATH_OWN_FILE为PATH_APP.M_T…...

海云安高敏捷信创白盒SCAP入选《中国网络安全细分领域产品名录》
近日,嘶吼安全产业研究院发布《中国网络安全细分领域产品名录》,海云安高敏捷信创白盒(SCAP)成功入选软件供应链安全领域产品名录。 在数字化转型加速的今天,网络安全已成为企业生存与发展的核心基石,为了解…...

Mac flutter环境搭建
一、下载flutter sdk 制作 Android 应用 | Flutter 中文文档 - Flutter 中文开发者网站 - Flutter 1、查看mac电脑处理器选择sdk 2、解压 unzip ~/Downloads/flutter_macos_arm64_3.32.2-stable.zip \ -d ~/development/ 3、添加环境变量 命令行打开配置环境变量文件 ope…...

Copilot for Xcode (iOS的 AI辅助编程)
Copilot for Xcode 简介Copilot下载与安装 体验环境要求下载最新的安装包安装登录系统权限设置 AI辅助编程生成注释代码补全简单需求代码生成辅助编程行间代码生成注释联想 代码生成 总结 简介 尝试使用了Copilot,它能根据上下文补全代码,快速生成常用…...

从数据报表到决策大脑:AI重构电商决策链条
在传统电商运营中,决策链条往往止步于“数据报表层”:BI工具整合历史数据,生成滞后一周甚至更久的销售分析,运营团队凭经验预判需求。当爆款突然断货、促销库存积压时,企业才惊觉标准化BI的决策时差正成为增长瓶颈。 一…...