論文の概要: UFLUX v2.0: A Process-Informed Machine Learning Framework for Efficient and Explainable Modelling of Terrestrial Carbon Uptake

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03951v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 22:28:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 15:10:07.521214
• Title: UFLUX v2.0: A Process-Informed Machine Learning Framework for Efficient and Explainable Modelling of Terrestrial Carbon Uptake
• Title（参考訳）: UFLUX v2.0: 地上炭素摂取の効率的かつ説明可能なモデリングのためのプロセスインフォームド機械学習フレームワーク
• Authors: Wenquan Dong, Songyan Zhu, Jian Xu, Casey M. Ryan, Man Chen, Jingya Zeng, Hao Yu, Congfeng Cao, Jiancheng Shi,
• Abstract要約: 光合成によって固定された炭素植物の量であるGrossプライマリ生産性は、グローバルな炭素循環と生態系の機能を理解する上で重要な要素である。 生態学的プロセスの知識に基づいて構築されたプロセスベースのモデルは、それらの仮定と近似から生じるバイアスに影響を受けやすい。 本研究では、最先端の生態知識と高度な機械学習技術を統合するプロセスインフォームドモデルであるUFLUX v2.0を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.997941838401121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gross Primary Productivity (GPP), the amount of carbon plants fixed by photosynthesis, is pivotal for understanding the global carbon cycle and ecosystem functioning. Process-based models built on the knowledge of ecological processes are susceptible to biases stemming from their assumptions and approximations. These limitations potentially result in considerable uncertainties in global GPP estimation, which may pose significant challenges to our Net Zero goals. This study presents UFLUX v2.0, a process-informed model that integrates state-of-art ecological knowledge and advanced machine learning techniques to reduce uncertainties in GPP estimation by learning the biases between process-based models and eddy covariance (EC) measurements. In our findings, UFLUX v2.0 demonstrated a substantial improvement in model accuracy, achieving an R^2 of 0.79 with a reduced RMSE of 1.60 g C m^-2 d^-1, compared to the process-based model's R^2 of 0.51 and RMSE of 3.09 g C m^-2 d^-1. Our global GPP distribution analysis indicates that while UFLUX v2.0 and the process-based model achieved similar global total GPP (137.47 Pg C and 132.23 Pg C, respectively), they exhibited large differences in spatial distribution, particularly in latitudinal gradients. These differences are very likely due to systematic biases in the process-based model and differing sensitivities to climate and environmental conditions. This study offers improved adaptability for GPP modelling across diverse ecosystems, and further enhances our understanding of global carbon cycles and its responses to environmental changes.
• Abstract（参考訳）: 光合成によって固定された炭素植物の量であるグロースプライマリ生産性(GPP)は、大域的な炭素循環と生態系の機能を理解する上で重要である。 生態学的プロセスの知識に基づいて構築されたプロセスベースのモデルは、それらの仮定と近似から生じるバイアスに影響を受けやすい。 これらの制限は、世界のGPP推定にかなりの不確実性をもたらす可能性があり、ネットゼロの目標に重大な課題をもたらす可能性がある。 本研究では,プロセスベースモデルとエディ共分散(EC)測定のバイアスを学習することにより,GPP推定の不確実性を低減するため,最先端の生態知識と高度な機械学習技術を統合したプロセスインフォームドモデルであるUFLUX v2.0を提案する。 以上の結果から, UFLUX v2.0 では R^2 が 0.79 で, RMSE が 1.60 g C m^-2 d^-1 で, R^2 が 0.51 で RMSE が 3.09 g C m^-2 d^-1 であったのに対し, UFLUX v2.0 では RMSE が 0.9 g C m^-2 d^-1 であった。 UFLUX v2.0 とプロセスベースモデルが同様の全グローバル GPP (137.47 Pg C と 132.23 Pg C ) を達成したのに対し, 空間分布に大きな差が認められた。 これらの違いは、プロセスベースのモデルにおける体系的なバイアスと、気候や環境条件に対する感受性の違いに起因する可能性が高い。 本研究は, 多様な生態系にまたがるGPPモデリングの適応性を向上し, 地球規模の炭素循環とその環境変化に対する応答の理解を深めるものである。

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