Optimisation des paramètres de carbone de sol dans le modèle CLASSIC à l'aide d'optimisation bayésienne et d'observations

Optimisation des paramètres de carbone de sol dans le modèle CLASSIC à l'aide d'optimisation bayésienne et d'observations PDF Author: Charles Gauthier
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Languages : fr
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Book Description
Le réservoir de carbone de sol est un élément clé du cycle global du carbone et donc du système climatique. Les sols et le carbone organique qu'ils contiennent constituent le plus grand réservoir de carbone des écosystèmes terrestres. Ce réservoir est également responsable du stockage d'une grande quantité de carbone prélevé de l'atmosphère par les plantes par la photosynthèse. C'est pourquoi les sols sont considérés comme une stratégie de mitigation viable pour réduire la concentration atmosphérique de CO2 dûe aux émissions globales de CO2 d'origine fossile. Malgré son importance, des incertitudes subsistent quant à la taille du réservoir global de carbone organique de sol et à ses dynamiques. Les modèles de biosphère terrestre sont des outils essentiels pour quantifier et étudier la dynamique du carbone organique de sol. Ces modèles simulent les processus biophysiques et biogéochimiques au sein des écosystèmes et peuvent également simuler le comportement futur du réservoir de carbone organique de sol en utilisant des forçages météorologiques appropriés. Cependant, de grandes incertitudes dans les projections faite par les modèles de biosphère terrestre sur les dynamiques du carbone organique de sol ont été observées, en partie dues au problème de l'équifinalité. Afin d'améliorer notre compréhension de la dynamique du carbone organique de sol, cette recherche visait à optimiser les paramètres du schéma de carbone de sol contenu dans le modèle de schéma canadien de surface terrestre incluant les cycles biogéochimiques (CLASSIC), afin de parvenir à une meilleure représentation de la dynamique du carbone organique de sol. Une analyse de sensibilité globale a été réalisée pour identifier lesquels parmis les 16 paramètres du schéma de carbone de sol, n'affectaient pas la simulation du carbone organique de sol et de la respiration du sol. L'analyse de sensibilité a utilisé trois sites de covariance des turbulences afin de représenter différentes conditions climatiques simulées par le schéma de carbone de sol et d'économiser le coût calculatoire de l'analyse. L'analyse de sensibilité a démontré que certains paramètres du schéma de carbone de sol ne contribuent pas à la variance des simulations du carbone organique de sol et de la respiration du sol. Ce résultat a permis de réduire la dimensionnalité du problème d'optimisation. Ensuite, quatre scénarios d'optimisation ont été élaborés sur la base de l'analyse de sensibilité, chacun utilisant un ensemble de paramètres. Deux fonctions coûts ont été utilisées pour l'optimisation de chacun des scénarios. L'optimisation a également démontré que la fonction coût utilisée avait un impact sur les ensembles de paramètres optimisés. Les ensembles de paramètres obtenus à partir des différents scénarios et fonctions coûts ont été comparés à des ensembles de données indépendants et à des estimations globales du carbone organique de sol à l'aide de métrique tel la racine de l'erreur quadratique moyenne et le bias, afin d'évaluer l'effet des ensembles de paramètres sur les simulations effectuées par le schéma de carbone de sol. Un ensemble de paramètres a surpassé les autres ensembles de paramètres optimisés ainsi que le paramétrage par défaut du modèle. Ce résultat a indiqué que la structure d'optimisation était en mesure de produire un ensemble de paramètres qui simulait des valeurs de carbone organique de sol et de respiration du sol qui étaient plus près des valeurs observées que le modèle CLASSIC par défaut, améliorant la représentation de la dynamique du carbone du sol. Cet ensemble de paramètres optimisés a ensuite été utilisé pour effectuer des simulations futures (2015-2100) de la dynamique du carbone organique de sol afin d'évaluer son impact sur les projections de CLASSIC. Les simulations futures ont montré que l'ensemble de paramètres optimisés simulait une quantité de carbone organique de sol 62 % plus élevée que l'ensemble de paramètres par défaut tout en simulant des flux de respiration du sol similaires. Les simulations futures ont également montré que les ensembles de paramètres optimisés et par défaut prévoyaient que le réservoir de carbone organique de sol demeurerait un puits de carbone net d'ici 2100 avec des sources nettes régionales. Cette étude a amélioré globalement la représentation de la dynamique du carbone organique de sol dans le schéma de carbone de sol de CLASSIC en fournissant un ensemble de paramètres optimisés. Cet ensemble de paramètres devrait permettre d'améliorer notre compréhension de la dynamique du carbone du sol.

Optimisation des paramètres de carbone de sol dans le modèle CLASSIC à l'aide d'optimisation bayésienne et d'observations

Optimisation des paramètres de carbone de sol dans le modèle CLASSIC à l'aide d'optimisation bayésienne et d'observations PDF Author: Charles Gauthier
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Le réservoir de carbone de sol est un élément clé du cycle global du carbone et donc du système climatique. Les sols et le carbone organique qu'ils contiennent constituent le plus grand réservoir de carbone des écosystèmes terrestres. Ce réservoir est également responsable du stockage d'une grande quantité de carbone prélevé de l'atmosphère par les plantes par la photosynthèse. C'est pourquoi les sols sont considérés comme une stratégie de mitigation viable pour réduire la concentration atmosphérique de CO2 dûe aux émissions globales de CO2 d'origine fossile. Malgré son importance, des incertitudes subsistent quant à la taille du réservoir global de carbone organique de sol et à ses dynamiques. Les modèles de biosphère terrestre sont des outils essentiels pour quantifier et étudier la dynamique du carbone organique de sol. Ces modèles simulent les processus biophysiques et biogéochimiques au sein des écosystèmes et peuvent également simuler le comportement futur du réservoir de carbone organique de sol en utilisant des forçages météorologiques appropriés. Cependant, de grandes incertitudes dans les projections faite par les modèles de biosphère terrestre sur les dynamiques du carbone organique de sol ont été observées, en partie dues au problème de l'équifinalité. Afin d'améliorer notre compréhension de la dynamique du carbone organique de sol, cette recherche visait à optimiser les paramètres du schéma de carbone de sol contenu dans le modèle de schéma canadien de surface terrestre incluant les cycles biogéochimiques (CLASSIC), afin de parvenir à une meilleure représentation de la dynamique du carbone organique de sol. Une analyse de sensibilité globale a été réalisée pour identifier lesquels parmis les 16 paramètres du schéma de carbone de sol, n'affectaient pas la simulation du carbone organique de sol et de la respiration du sol. L'analyse de sensibilité a utilisé trois sites de covariance des turbulences afin de représenter différentes conditions climatiques simulées par le schéma de carbone de sol et d'économiser le coût calculatoire de l'analyse. L'analyse de sensibilité a démontré que certains paramètres du schéma de carbone de sol ne contribuent pas à la variance des simulations du carbone organique de sol et de la respiration du sol. Ce résultat a permis de réduire la dimensionnalité du problème d'optimisation. Ensuite, quatre scénarios d'optimisation ont été élaborés sur la base de l'analyse de sensibilité, chacun utilisant un ensemble de paramètres. Deux fonctions coûts ont été utilisées pour l'optimisation de chacun des scénarios. L'optimisation a également démontré que la fonction coût utilisée avait un impact sur les ensembles de paramètres optimisés. Les ensembles de paramètres obtenus à partir des différents scénarios et fonctions coûts ont été comparés à des ensembles de données indépendants et à des estimations globales du carbone organique de sol à l'aide de métrique tel la racine de l'erreur quadratique moyenne et le bias, afin d'évaluer l'effet des ensembles de paramètres sur les simulations effectuées par le schéma de carbone de sol. Un ensemble de paramètres a surpassé les autres ensembles de paramètres optimisés ainsi que le paramétrage par défaut du modèle. Ce résultat a indiqué que la structure d'optimisation était en mesure de produire un ensemble de paramètres qui simulait des valeurs de carbone organique de sol et de respiration du sol qui étaient plus près des valeurs observées que le modèle CLASSIC par défaut, améliorant la représentation de la dynamique du carbone du sol. Cet ensemble de paramètres optimisés a ensuite été utilisé pour effectuer des simulations futures (2015-2100) de la dynamique du carbone organique de sol afin d'évaluer son impact sur les projections de CLASSIC. Les simulations futures ont montré que l'ensemble de paramètres optimisés simulait une quantité de carbone organique de sol 62 % plus élevée que l'ensemble de paramètres par défaut tout en simulant des flux de respiration du sol similaires. Les simulations futures ont également montré que les ensembles de paramètres optimisés et par défaut prévoyaient que le réservoir de carbone organique de sol demeurerait un puits de carbone net d'ici 2100 avec des sources nettes régionales. Cette étude a amélioré globalement la représentation de la dynamique du carbone organique de sol dans le schéma de carbone de sol de CLASSIC en fournissant un ensemble de paramètres optimisés. Cet ensemble de paramètres devrait permettre d'améliorer notre compréhension de la dynamique du carbone du sol.

Modeling Carbon and Nitrogen Dynamics for Soil Management

Modeling Carbon and Nitrogen Dynamics for Soil Management PDF Author: M J Shaffer
Publisher: CRC Press
ISBN: 9780367397357
Category :
Languages : en
Pages : 672

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Book Description
Good management practices for carbon and nitrogen are vital to crop productivity and soil sustainability, as well as to the reduction of global greenhouse gases and environmental pollution. Since the 1950's, mathematical models have advanced our understanding of carbon and nitrogen cycling at both the micro- and macro-scales. However, many of the models are scattered in the literature, undergo constant modification, and similar models can have different names. Modeling Carbon and Nitrogen Dynamics for Soil Management clarifies the confusion by presenting a systematic summary of the various models available. It provides information about strengths and weaknesses, level of complexity, easiness of use, and application range of each model. In nineteen chapters, internationally known model developers and users update you on the current status and future direction of carbon and nitrogen modeling. The book's coverage ranges from theoretical comparison of models to application of models to soil management problems, from laboratory applications to field and watershed scale applications, from short-term simulation to long-term prediction, and from DOS-based computer programs to Object-Oriented and Graphical Interface designs. With this broad scope, Modeling Carbon and Nitrogen Dynamics for Soil Management provides the tools to manage complex carbon/nitrogen processes effectively.

Distribution Verticale Du Carbone Dans Les Sols - Analyse Bayésienne Des Profils Des Teneurs en Carbone Et de C14

Distribution Verticale Du Carbone Dans Les Sols - Analyse Bayésienne Des Profils Des Teneurs en Carbone Et de C14 PDF Author: Rana Jreich
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 0

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Book Description
Global warming is a major issue for both the scientific world and societies. The concentration of carbon dioxide has increased by 45% since the pre-industrial era (Harris, 2010) as a consequence of human activities, unbalancing the global carbon cycle. This results in global warming with dramatic impacts on the Earth, particularly for fragile populations.Amongst mitigation solutions, a better use of soil is proposed. Soils have the largest capacity of carbon exchanges with the atmosphere and contain a large stock of carbon. A tiny increase in this soil carbon stock and in carbon exchanges between atmosphere and soil would be more favorable to soil carbon sequestration and would compensate for carbon emissios from burning fossil fuel. However, soil carbon dynamics still suffers from insufficient knowledge. There remains therefore a huge uncertainty about the soil carbon response to climate and land-use changes.While several mechanistic models have been developed to better understand the dynamics of soil carbon, they provide an incomplete view of the physical processes affecting soil organic matter (OM). It will be long before a complete and updated soil dynamics model becomes available.In my thesis, I propose a Bayesian statistical model aiming at describing the vertical dynamics of soil carbon. This is done thanks to the modeling of both soil organic carbon and of radiocarbon data as they illustrate the residence time of organic matter and thus the soil carbon dynamics. The purpose of this statistical approach was to better represent the uncertainties on soil carbon dynamics and to quantify the effects of climatic and environmental factors on both surface and deep soil carbon.This meta-analysis was performed on a database of 344 profiles, collected from 87 soil science papers and the literature in archeology and paleoclimatology, under different climate conditions (temperature, precipitation, etc.) and environments (soil type and type of ecosystem).A hierarchical non-linear model with random effects was proposed to model the vertical dynamics of radiocarbon as a function of depth. Bayesian selection techniques, recently published, were applied to the latent layers of the model, which in turn are linked by a linear relationship to the climatic and environmental factors. The Bayesian Group Lasso with Spike and Slab Prior (BGL-SS), the Bayesian Sparse Group Selection (BSGS) and the Bayesian Effect Fusion model-based clustering (BEF) were tested to identify the significant categorical explanatory predictors (soil type, ecosystem type) and the Stochastic Search Variable Selection method to identify the influential numerical explanatory predictors. A comparison of these Bayesian techniques was made based on the Bayesian model selection criteria (the DIC (Deviance Information Criterion), the Posterior Predictive Check, etc.) to specify which model has the best predictive and adjustment power of the database profiles. In addition to selecting categorical predictors, the BSGS allows the formulation of an a posteriori inclusion probability for each level within the categorical predictors such as soil type and ecosystem type (9 soil types and 6 ecosystem types were considered in our study). Furthermore, the BEF made it possible to merge the types of soil as well as the types of ecosystem, which according to the BEF, are considered to have the same effects on the responses of interest here, such as the response of the topsoil radiocarbon.The application of these techniques allowed us to predict, on average and on a global level, the vertical dynamics of the radiocarbon in the case of a temperature increase of 1, 1.5 and 2 °C, and in the case of a change in vegetation cover. For example, we studied the impact of deforesting tropical forests and replacing them by cultivated land on soil carbon dynamics. The same statistical analysis was also done to better understand the vertical dynamics of soil carbon content.

Modeling Carbon and Nitrogen Dynamics for Soil Management

Modeling Carbon and Nitrogen Dynamics for Soil Management PDF Author: Marvin James Shaffer
Publisher:
ISBN: 9780367801373
Category : Soil management
Languages : en
Pages : 674

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Book Description
This text presents a systematic summarization of the models available to carbon and nitrogen dynamics for soil management, and provides information about the strengths and weaknesses, level of complexity, ease of use and the application range of each model.

Neuroscientific Foundations of Anesthesiology

Neuroscientific Foundations of Anesthesiology PDF Author: George A. Mashour
Publisher: Oxford University Press
ISBN: 0190453303
Category : Medical
Languages : en
Pages : 296

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Book Description
Although the perioperative care of patients by anesthesiologists draws on diverse clinical skills, the principles of anesthesiology and pain management are rooted in the neurosciences. The Neuroscientific Foundations of Anesthesiology thoroughly examines the anesthetic modulation of the central, peripheral, and autonomic nervous systems and will help redefine anesthesiology as a fundamentally neuroscientific field. The book is organized by sections, with each focusing on a different part of the nervous system. State-of-the-art chapters written by thought-leaders in anesthesiology and neuroscience provide a novel and invaluable resource.

The Use of Analog and Digital Computers in Hydrology: Proceedings of the Tucson Symposium

The Use of Analog and Digital Computers in Hydrology: Proceedings of the Tucson Symposium PDF Author: tucson Symposium on the use of analog and digital computers in hydrology
Publisher:
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Category :
Languages : en
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Principles of Radar and Sonar Signal Processing

Principles of Radar and Sonar Signal Processing PDF Author: Chevalier François Le
Publisher: Artech House
ISBN: 9781608071357
Category : Radar
Languages : en
Pages : 422

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Applied Reactor Physics

Applied Reactor Physics PDF Author: Alain Hébert
Publisher: Presses inter Polytechnique
ISBN: 2553014368
Category : Nuclear physics
Languages : en
Pages : 426

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Topics on Perfect Graphs

Topics on Perfect Graphs PDF Author: V. Chvátal
Publisher: Elsevier
ISBN: 0080871992
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 385

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Book Description
The purpose of this book is to present selected results on perfect graphs in a single volume. These take the form of reprinted classical papers, survey papers or new results.

Graph Classes

Graph Classes PDF Author: Andreas Brandstadt
Publisher: SIAM
ISBN: 9780898719796
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 315

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Book Description
This well-organized reference is a definitive encyclopedia for the literature on graph classes. It contains a survey of more than 200 classes of graphs, organized by types of properties used to define and characterize the classes, citing key theorems and literature references for each. The authors state results without proof, providing readers with easy access to far more key theorems than are commonly found in other mathematical texts. Interconnections between graph classes are also provided to make the book useful to a variety of readers.