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Parameter Optimisation of a terrestrial biosphere model to Link processes to Inter annual variability of Carbon fluxes in European forest Ecosystems

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Le forçage environnemental met en évidence les taux de carbone

La recherche européenne a étudié un modèle de biosphère terrestre pour élucider les mécanismes à l'origine des variations annuelles du carbone dans les écosystèmes forestiers européens.

Changement climatique et Environnement icon Changement climatique et Environnement

Le comportement d'un écosystème peut être mesuré de nombreuses manières. Les écosystèmes sains possèdent une quantité mesurable d'une substance entrante et sortante, et accumulent pendant son développement parfois certaines substances comme le carbone. L'outil d'échanges nets de l'écosystème (ENE) est une mesure utilisée pour déterminer la quantité de carbone entrant et sortant du système. Les différentes valeurs d'ENE d'une année à l'autre suite aux conditions climatiques et météorologiques contribueraient aux taux du dioxyde de carbone (CO2) mondiaux mais on comprend peu ces processus. Les connaissances sur les différentes réponses du composant biotique (la partie vivante) au forçage environnemental pourraient contribuer à prédire les taux de CO2 dans le monde entier. Le projet Police, financé par l'UE, visait à évaluer les effets des évènements climatiques extrêmes comme ceux de 2003 à ceux d'une année 'normale' sur l'équilibre européen du carbone. L'été 2003 a été l'été le plus chaud sur l'ensemble du continent. Les scientifiques de Police ont optimisé tous les paramètres important d'Orchidee, un nouveau programme sur la surface du sol du Laboratoire des sciences du climat et de l'environnement (IPSL). Ils ont évalué les limites de ce modèle de processus pour simuler les paramètres de covariance des turbulences, une technique de mesure atmosphérique pour calculer les flux de turbulences verticales au sein des couches atmosphériques. On utilise cette covariance pour déterminer les taux d'échange de vapeur d'eau et de CO2 par exemple. L'amélioration des modèles de prévision climatique avec des données des fluctuations climatiques et leur impact pourrait mener à une meilleure compréhension des forces en jeu et d'une meilleure prévision des paramètres cruciaux au changement climatique de notre planète.

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