lt.geologyidea.com
Daugiau

13.1: Pirminė gamyba - geomokslai

13.1: Pirminė gamyba - geomokslai


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Pirminis produktyvumas - tai greitis, kuriuo regione ar ekosistemoje energija paverčiama organinėmis medžiagomis. Energija paverčiama per autotrofinis (savaime besimaitinantys) organizmai, saulės ar cheminę energiją paversdami biomase. Iš esmės pirminė gamyba yra maisto kartos pagal organinių medžiagų gamyba iš neorganinių medžiagų.

Pirminis procesas yra fotosintezė (sekliuose paviršiniuose vandenyse) ir nedidelis kiekis nuo chemosintezė (giliavandenėse angose ​​ir po žeme). Saulės energija yra pagrindinis energijos šaltinis gaminant biomasę pasaulio vandenynuose, palyginti nedidelis kiekis gaunamas iš chemosintetinių šaltinių.


13.1: Pirminė gamyba - geomokslai

Visi MDPI paskelbti straipsniai yra nedelsiant prieinami visame pasaulyje pagal atviros prieigos licenciją. Norint pakartotinai naudoti visą arba dalį MDPI paskelbto straipsnio, įskaitant paveikslėlius ir lenteles, nereikia specialaus leidimo. Straipsniams, paskelbtiems pagal atviros prieigos „Creative Common CC BY“ licenciją, bet kuri straipsnio dalis gali būti pakartotinai naudojama be leidimo, jei aiškiai nurodytas originalus straipsnis.

Funkcijų dokumentai yra pažangiausi tyrimai, turintys didelį potencialą daryti didelį poveikį šioje srityje. Funkcijų dokumentai pateikiami pagal atskirą mokslinių redaktorių kvietimą ar rekomendaciją ir prieš paskelbimą turi būti tarpusavyje peržiūrimi.

Teminis dokumentas gali būti originalus mokslinis straipsnis, esminis naujas mokslinis tyrimas, kuriame dažnai naudojami keli metodai ar metodai, arba išsamus apžvalgos dokumentas su glaustais ir tiksliais atnaujinimais apie naujausią pažangą šioje srityje, kuriame sistemingai apžvelgiami įdomiausi mokslo pasiekimai literatūra. Šis popieriaus tipas pateikia ateities tyrimų krypčių ar galimų pritaikymų perspektyvą.

„Editor's Choice“ straipsniai pagrįsti mokslinių MDPI žurnalų redaktorių iš viso pasaulio rekomendacijomis. Redaktoriai pasirenka nedaug neseniai žurnale paskelbtų straipsnių, kurie, jų nuomone, bus ypač įdomūs autoriams arba svarbūs šioje srityje. Tikslas yra pateikti įdomiausių darbų, paskelbtų įvairiose žurnalo tyrimo srityse, momentinę nuotrauką.


Pirminė hiperoksalurijos vaistų rinka, poveikis COVID-19, 2021 m. Pasaulio pramonės dydis, paklausa, augimo analizė, dalis, pajamos ir prognozė 2027 m.

  • El. Pašto piktograma
  • „Facebook“ piktograma
  • „Twitter“ piktograma
  • „Linkedin“ piktograma
  • „Flipboard“ piktograma
  • Spausdinimo piktograma
  • Keisti dydžio piktogramą

„MarketWatch News“ departamentas nedalyvavo kuriant šį turinį.

2021 m. Gegužės 25 d. („The Expresswire“)-galutinėje ataskaitoje bus pateikta COVID-19 poveikio šiai pramonei analizė.

Esant COVID-19 epidemijai, tai turės didelę įtaką šiai rinkai. „Pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos“ ataskaita pagal medžiagą, taikymą ir geografiją Pasaulinė prognozė iki 2025 m. pagrindinės šalys (JAV, Vokietija, Jungtinė Karalystė, Japonija, Pietų Korėja ir Kinija)

Apie turgų Ataskaitoje pagrindinis dėmesys skiriamas pirminės hiperoksalurijos vaistų kiekiui ir vertei pasauliniu, regioniniu ir įmonės lygiu. Žvelgiant iš pasaulinės perspektyvos, ši ataskaita atspindi bendrą pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos dydį, analizuojant istorinius duomenis ir ateities perspektyvas. Regioniniu požiūriu šioje ataskaitoje pagrindinis dėmesys skiriamas keliems pagrindiniams regionams: Šiaurės Amerikai, Europai, Azijos ir Ramiojo vandenyno regionui, Lotynų Amerikai ir Artimiesiems Rytui bei Afrikai.

Pasaulinė pirminė hiperoksalurijos vaistų rinka: vairuotojai ir apribojimai

Pirminės hiperoksalurijos narkotikų rinkos tyrimo ataskaitoje įtraukta įvairių veiksnių, kurie padidina rinkos augimą, analizė. Tai tendencijos, apribojimai ir veiksniai, kurie keičia rinką teigiamai arba neigiamai. Šiame skyriuje taip pat pateikiama įvairių segmentų ir programų, kurios gali turėti įtakos rinkai ateityje, apimtis. Išsami informacija yra pagrįsta dabartinėmis tendencijomis ir istoriniais etapais. Šioje pirminės hiperoksalurijos narkotikų rinkos pramonės ataskaitoje taip pat pateikiama pasaulinės rinkos ir kiekvienos rūšies 2016–2027 m. Gamybos apimties analizė. Šiame skyriuje paminėta gamybos apimtis pagal regioną nuo 2016 iki 2027 m. pagal kiekvieną tipą nuo 2016 iki 2027 m., gamintojas nuo 2016 iki 2021 m., regionas nuo 2016 iki 2021 m. ir pasaulinė kaina nuo 2016 iki 2027 m.

Norėdami suprasti, kaip šioje ataskaitoje aptariamas „Covid -19“ poveikis -https://www.absolutereports.com/enquiry/request-covid19/17462728

Į ataskaitą įtrauktas nuodugnus apribojimų įvertinimas parodo priešingai vairuotojams ir suteikia galimybę strategiškai planuoti. Rinkos augimą užgožiantys veiksniai yra esminiai, nes galima suprasti, kad jie siūlo įvairius posūkius, kaip pasinaudoti pelningomis galimybėmis, kurios yra nuolat augančioje rinkoje.

Šioje ataskaitoje aptariami šie gamintojai:

● „Alnylam Pharmaceuticals Inc.“

● „Dicerna Pharmaceuticals Inc.“

● „Intellia Therapeutics Inc.“

Pirminis hiperoksalurijos vaistų rinkos segmentavimas:

Pirminė hiperoksalurijos vaistų rinka Tipai:

● ALLN-230
● DCR-PHXC
● ALN-GO1
● Kiti

Pirminė hiperoksalurijos vaistų rinka Taikymas:

● Ligoninė
● Klinika
● Kiti

Rinka pagal regioną

Prieš pirkdami šią ataskaitą, paklauskite arba pasidalykite savo klausimais:-https://www.absolutereports.com/enquiry/pre-order-enquiry/17462728

Išsami pasaulinės pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos tyrimų ataskaita 2021 m

1 Pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos apžvalga

1.1 Pirminės hiperoksalurijos vaisto apžvalga ir taikymo sritis

1.2 Pirminės hiperoksalurijos vaistų segmentas pagal tipą

1.3 Pirminės hiperoksalurijos vaistų segmentas pagal paskirtį

1.4 Pasaulinės rinkos augimo perspektyvos

1.5 Pasaulio rinkos dydis pagal regioną

2 Gamintojų konkurencija rinkoje

2.1 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos vaistų gamybos rinkos dalis pagal gamintojus (2016–2021 m.)

2.2 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos dalis pagal gamintojus (2016–2021 m.)

2.3 Pirminė hiperoksalurijos vaistų rinkos dalis pagal įmonės tipą (1, 2 ir 3 pakopos)

2.4 Pasaulinė pirminė hiperoksalurijos vaistų vidutinė kaina pagal gamintojus (2016–2021 m.)

2.5 Gamintojų pirminės hiperoksalurijos vaistų gamybos vietos, aptarnaujama sritis, produktų tipai

2.6 Pirminė hiperoksalurijos vaistų rinkos konkurencinė padėtis ir tendencijos

3 Gamyba ir pajėgumai pagal regionus

3.1 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos dalis pagal regioną (2016–2021 m.)

3.2 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos narkotikų pajamų rinkos dalis pagal regionus (2016–2021 m.)

3.3 Pasaulinė pirminė hiperoksalurijos vaistų gamyba, pajamos, kaina ir bendroji marža (2016–2021 m.)

3.4 Pirminė hiperoksalurijos vaistų gamyba Šiaurės Amerikoje

3.5 Europos pirminė hiperoksalurijos vaistų gamyba

3.6 Pirminė Kinijos hiperoksalurijos vaistų gamyba

3.7 Japonija Pirminė hiperoksalurijos vaistų gamyba

3.8 Pirminė Pietų Korėjos vaistų nuo hiperoksalurijos gamyba

4 Pasaulinis pirminės hiperoksalurijos vaistų vartojimas pagal regionus

4.1 Pasaulinis pirminės hiperoksalurijos vaistų vartojimas pagal regionus

5 Gamyba, pajamos, kainų tendencijos pagal tipą

5.1 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos vaistų gamybos rinkos dalis pagal tipą (2016–2021 m.)

5.2 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos dalis pagal tipą (2016–2021 m.)

5.3 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos vaistų kaina pagal tipą (2016–2021 m.)

6 Vartojimo analizė pagal taikymą

6.1 Pasaulinė pirminės hiperoksalurijos narkotikų vartojimo rinkos dalis pagal taikymą (2016–2021 m.)

6.2 Pasaulinis pirminės hiperoksalurijos vaistų vartojimo augimo tempas pagal taikymą (2016–2021 m.)

8 Pirminės hiperoksalurijos vaistų gamybos sąnaudų analizė

8.1 Pirminės hiperoksalurijos vaistų pagrindinių žaliavų analizė

8.2 Gamybos sąnaudų struktūros dalis

8.3 Pirminės hiperoksalurijos vaisto gamybos proceso analizė

8.4 Pirminės hiperoksalurijos vaistų pramonės grandinės analizė

9 Rinkodaros kanalas, platintojai ir klientai

9.2 Pirminės hiperoksalurijos vaistų platintojų sąrašas

9.3 Pirminės hiperoksalurijos narkotikų vartotojai

10.1 Pirminės hiperoksalurijos vaistų pramonės tendencijos

10.2 Pirminės hiperoksalurijos vaistų augimo veiksniai

10.3 Pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos problemos

10.4 Pirminės hiperoksalurijos vaistų rinkos apribojimai

11 Gamybos ir tiekimo prognozė

11.2 Šiaurės Amerikos pirminė hiperoksalurijos vaistų gamyba, pajamų prognozė (2022–2027)

11.3 Pirminė Europos hiperoksalurijos vaistų gamyba, pajamų prognozė (2022–2027)

11.4 Kinijos pirminė hiperoksalurijos vaistų gamyba, pajamų prognozė (2022–2027)

11.5 Pirminė Japonijos hiperoksalurijos vaistų gamyba, pajamų prognozė (2022–2027)

11.6 Pietų Korėjos pirminė hiperoksalurijos vaistų gamyba, pajamų prognozė (2022–2027)

12 Vartojimo ir paklausos prognozė

12.1 Pirminės hiperoksalurijos vaisto pasaulinė prognozuojama paklausos analizė

12.2 Šiaurės Amerikoje prognozuojamas pirminės hiperoksalurijos vaisto vartojimas pagal šalis

12.3 Europos rinkos prognozuojamas pirminės hiperoksalurijos vaisto vartojimas pagal šalis

12.4 Azijos ir Ramiojo vandenyno rinkos prognozuojamas pirminės hiperoksalurijos vaisto vartojimas pagal regioną

12.5 Lotynų Amerikos prognozuojamas pirminės hiperoksalurijos vaisto vartojimas pagal šalis

13 Prognozė pagal tipą ir taikymą (2022–2027)

13.1 Pasaulinė gamyba, pajamos ir kainų prognozė pagal tipą (2022–2027)

13.2 Pasaulinis prognozuojamas pirminės hiperoksalurijos vaisto vartojimas pagal taikymą (2022–2027)

14 Tyrimų išvados ir išvados

15 Metodika ir duomenų šaltinis

15.1 Metodika/tyrimo metodas

Įsigykite šią ataskaitą (kaina 4000 USD už vieno vartotojo licenciją) adresu https://www.absolutereports.com/purchase/17462728

Kontaktinė informacija:

Organizacija: „Absolute Reports“

Telefonas: +14242530807/ +44203239 8187

Pranešimas spaudai išplatintas „The Express Wire“

Ar yra šio pranešimo spaudai problema? Susisiekite su šaltinio tiekėju „Comtex“ adresu [email protected] Taip pat galite susisiekti su „MarketWatch“ klientų aptarnavimo tarnyba per mūsų klientų centrą.

„MarketWatch News“ departamentas nedalyvavo kuriant šį turinį.


3 Rezultatai

3.1 Patvirtinimas

Cirkuliacijos modelis buvo patvirtintas ECS, atsižvelgiant į temperatūros ir druskingumo lauką, potvynius ir sroves (Xuan ir kt., 2016, 2017, 2019). Remiantis 2013 m. Stebėjimais, vidutinis temperatūros nukrypimas pietinėje ECS buvo & lt1 ° C, o standartinis stebėjimo duomenų nuokrypis svyravo nuo 0,91 ° C iki 1,82 ° C (Xuan ir kt., 2019).

Xuan ir kt. (2019) nustatė, kad 2013 m. ECS jūros paviršiaus temperatūra buvo artima klimatologiniam rezultatui. 2013 -ieji buvo neutralūs nei „El Niño“, nei „La Niña“ (Klimato prognozių centro interneto komanda, 2019 m.). Todėl 2013 m. ECS hidrografinė aplinka gali būti laikoma tipiška vidutiniams metams.

Imituoti rezultatai ir stebėjimai lyginami pagal tankį ir Chl struktūras A sekcijoje (1b paveikslas), kaip parodyta atitinkamai 2a ir 2b paveiksluose. Tankis vasarą monotoniškai didėja didėjant gyliui, o tai rodo stabilią stratifikaciją (2a pav.). Yra du tankūs branduoliai, vienas prie kranto ir vienas atviroje jūroje. Pikoklinas gilėja, kai gylis yra nuo 0 iki 150 km nuo jūros, o seklumos-nuo 200 km. Tiek HRM, tiek LRM atkuria stratifikuotą hidrografinę aplinką. Žvelgiant į imituotą Chl-a kruizo A1 – A7 skyriuose (2b pav.), Nei HRM, nei LRM neužfiksuoja aukšto Chl-a vidinės lentynos paviršiuje. Abu (HRM ir LRM) atkuria požeminio chlorofilo maksimumą (SCM Cullen, 2015), būdingą vidurinėje lentynoje. Žmogiškųjų išteklių valdymo rezultatai geriau sutampa su kruizo duomenimis nei LRM rezultatai, atsižvelgiant į didesnį vertikalų SCM sluoksnio mastą ir jo dydį. Tyrimų stotys yra per menkos, kad būtų galima atskleisti žemesnio masto erdvinio ir laiko pokyčius.

3 paveiksle pavaizduoti išsklaidyti Chl-a ir PAR profiliai, išmatuoti vasaros kruizu, vidinėje, vidurinėje ir išorinėje lentynose. SCM galima rasti, bet tai nėra bendra charakteristika vidinėje lentynoje (3a pav.). Pakrantės regionas (vidinė lentyna) yra labiausiai (tiesiogiai) paveiktas antropogeniniu požiūriu. Maistinių medžiagų turinčio upės vandens sąveika, didelis drumstumas ir stiprus potvynių maišymasis lemia didelį fitoplanktono erdvės ir laiko skirtumą (Hao ir kt., 2019). Mūsų modelis ne visiškai atspindi didelį kintamumą vidinėje lentynoje. Beveik visose stotyse vidurinėje lentynoje ir išorinėje lentynoje yra SCM (3b ir 3c paveikslai). Imituoti rezultatai patenka į Chl-a profilių kitimo diapazoną, pastebėtą vidurinėje lentynoje (3b pav.). 3c paveiksle parodyta, kad HRM ir LRM atkuria SCM charakteristikas išorinėje lentynoje pagal SCM dydį. Nors HRM veikia geriau nei LRM, SCM gylis nėra gerai imituojamas. Išorinės lentynos neatitikimas tikriausiai atsiranda dėl pastovaus Chl-a ir azoto santykio, naudojamo šiame modelyje (Steele, 1962, 1964). 3d – 3f paveikslai rodo, kad modifikuotas PAR modelis lemia didesnį PAR slopinimo greitį pakrančių vandenyse ir lėtesnį slopinimo greitį jūroje, o tai atitinka lauko matavimus. Kruizo duomenys taip pat parodo, kad faktinis PAR slopinimo lygis vidinėje lentynoje yra didesnis nei imituotas, skirtingai nei geras susitarimas dėl vidurinės ir išorinės lentynų.

HRM ir LRM našumas toliau vertinamas pagal Chl-horizontalųjį pasiskirstymą. Vertikaliai vidutiniškai įvertintas Chl-a eufotiniame sluoksnyje (ELD vidurkis Chl-a), pagrįstas kruizo duomenimis, parodytas 4a paveiksle, o 12 dienų sudėtinis Chl-a GOCI vaizdas kruizo metu parodytas 4b paveiksle. ELD apibrėžiamas kaip gylis, kuriame PAR pasiekia vertę, lygią 1% jo paviršiaus vertės (Morel, 1988). Didelis horizontalus Chl-a kitimas vidinėje lentynoje, nustatytas apklausoje (4a paveikslas), nematomas nuotolinio stebėjimo duomenyse (4b pav.) Arba modelio išvestyse (4c ir 4d paveikslai). Nuotolinio stebėjimo duomenys pervertina vidinėje lentynoje esantį Chl-a, kurį iš dalies sukelia trukdžiai suspenduotoms kietosioms dalelėms (Hao ir kt., 2019). Apskritai Chl-a koncentracija mažėja atviroje jūroje, nors plačioje lentynoje dažniausiai matomi nevienodi modeliai (4a ir 4b paveikslai). Nelygus pobūdis greičiausiai lemia didelį Chl-a skirtumą tarp skirtingų stočių kruizo metu (4a pav.). Mažėjančią tendenciją ir nevienodus modelius geriau atspindi HRM (4c pav.) Nei LRM (4d pav.). Nuotolinio stebėjimo duomenys, parodyti 4b paveiksle, yra lyginami su HRM ir LRM išėjimais iš vieno taško į kitą. Kadangi vidinėje lentynoje esantis Chl-a yra pervertintas nuotolinio stebėjimo produktu (4a ir 4b paveikslai), mėginiai parenkami iš vidurinės ir išorinės lentynų. Kaip parodyta 4e paveiksle, nustatymo koeficientas R 2 HRM duomenims (95% pasikliautinasis intervalas yra 0,58–0,61) yra daug didesnis nei LRM duomenų (95% pasikliautinasis intervalas yra 0,36–0,40), o tai rodo, kad nevienodas Chl-a pasiskirstymas yra geriau užfiksuotas HRM nei LRM. Atkreipkite dėmesį, kad LRM daugelyje pozicijų nepakankamai įvertina Chl-a, o HRM pervertina Chl-a daugelyje pozicijų (4e pav.). Liu ir kt. (2019) nustatė, kad Chl-a variacijos diapazonas pietinėje ECS vasarą yra iki 100 kartų. Modelis palyginti gerai atkuria horizontalų Chl-a pasiskirstymą daugelyje pietų ECS vasarą, nepaisant to, kad vidinėje lentynoje neužfiksuotas labai kintantis Chl-a. Integruodamas HRM apskaičiuoja, kad analizės regione yra 7,70 × 10 12 mg Chl-a, tai yra maždaug 40% daugiau nei nustatyta naudojant LRM (5,56 × 10 12 mg). Chl-a vidurinėje lentynoje sudaro 72% visų analizės regiono Chl-a.

Pastebėtas augimo ir ganymo greitis ECS yra toliau lyginamas su modeliu. Zheng ir kt. (2015) tyrinėjo specifinį augimą ir specifinį ganymo greitį ECS eksperimentais kruizų metu. Vasarą vidutinis savitas augimo greitis ir specifinis ganymo greitis paviršiniame sluoksnyje yra atitinkamai 0,77 ± 0,53 ir 0,69 ± 0,42 dienos -1, remiantis 26 stočių žiemos duomenimis, vidutiniu savituoju augimo greičiu ir specifiniu ganymo greičiu paviršiaus sluoksnis yra atitinkamai 0,39 ± 0,18 ir 0,21 ± 0,08 diena –1, remiantis 24 stočių duomenimis. Modelio augimo ir ganymo rodikliai nėra pastovūs, bet skiriasi erdvėje ir laike, o kruizinių duomenų rinkinys nėra pakankamai didelis, kad būtų galima atlikti išsamų palyginimą. Mes apskaičiuojame vidurkį nuo paviršiaus iki 20 m gylio atitinkamai vasarą ir žiemą, kad įsitikintume, ar jie yra tos pačios dydžio kaip ir kruizo duomenys. Vidutinis vasaros žmogiškųjų išteklių augimo ir ganymo greitis yra 0,79 ± 0,46 ir 0,42 ± 0,37 dienos −1, atitinkamai vidutinis ŽŪM augimo ir ganymo greitis žiemą yra atitinkamai 0,59 ± 0,24 ir 0,29 ± 0,23 dienos -1. Atsižvelgiant į didelį stebimų ir imituotų greičių standartinį nuokrypį, galima daryti prielaidą, kad pagal modelį nustatytas augimo ir ganymo greitis atitinka kruizo duomenis.

Klimatologiniai sezoniniai vidurkiai Chl-a, gauti iš nuotolinio stebėjimo produktų, naudojami tiriant modelio pajėgumą metiniam biogeocheminiam ciklui analizės regione (gruodis, sausis ir vasaris klasifikuojami į žiemą, o vėlesni mėnesiai skirstomi į kitus sezonus) tarp trijų). Hao ir kt. (2019) pateikė lokaliai modifikuotą „Chl-a“ duomenų rinkinį ECS, pagrįstą empiriniu „Ocean Color Climate Change Initiative“ produktų modifikavimu. Hao ir kt. (2019) specialiai kalibravo duomenų rinkinį pagal laive išmatuotą Chl-a koncentraciją ECS, kur drumzlinas ir skaidrus vanduo egzistuoja kartu. Lyginant su standartiniu produktu, laive išmatuotas Chl-a duomenų rinkinys sumažino šališkumą nuo 35% iki 8%, o vidutinio kvadrato žurnalo paklaida-nuo 46% iki 32%. Kasdienis produktas nuo 1998 iki 2013 m. Buvo apskaičiuotas vidutiniškai, kad būtų gautas klimatinis mėnesio vidutinis Chl-a pasiskirstymas. Klimatologiniai nuotolinio stebėjimo duomenys atskleidžia bendrą paviršiaus Chl-a sezoninio kitimo modelį. Imituotos ELD vidutinės Chl-a koncentracijos, apskaičiuotos per analizės regioną per keturis sezonus, yra lyginamos su nuotolinio stebėjimo duomenimis, pateiktais 5 paveiksle. Pavasarį, vasarą ir rudenį tiek HRM, tiek LRM vidurkiai patenka į vieną standartinį nuokrypį nuotolinio stebėjimo duomenys, o HRM vidurkis yra arčiau nuotolinio stebėjimo vidurkio. Priešingai, ELD vidurkis Chl-a žiemą, imituojamas HRM arba LRM, yra mažesnis nei nuotolinio stebėjimo rezultatas daugiau nei vienu standartiniu nuokrypiu. Žiemą Chl-a yra labiau koncentruotas šalia paviršiaus dėl mažo PAR, o mėnesio vidutinis Chl-a paviršius analizės regione gali siekti net 0,4 mg/m 3, o tai yra labai artima vertei išgauti iš nuotolinio stebėjimo duomenų. Nepaisant to, dėl šio neatitikimo aiškinant imituotus žiemos rezultatus reikia būti atsargiems.

3.2 Silpna SVA veikla vasarą

Xuan ir kt. Išsamiai ištyrė sezoninius SVA intensyvumo svyravimus pagal dydį ir pasireiškimo dažnumą pietinėje ECS. (2019 m.). Jie taip pat diagnostiškai įvertino indėlį į SVA, ištyrę keturis mechanizmus: frontogenezę, mišraus sluoksnio nestabilumą, neramų šiluminį vėją ir topografinius atsibudimus. Nors šie mechanizmai yra sudėtingi, buvo nustatyta, kad gilesnis mišraus sluoksnio gylis paprastai koreliuoja su aktyvesniu SVA. Pasirinktos keturios vertikalaus greičio 20 m gylyje HRM momentinės nuotraukos, kurių kiekviena atitinka vieną iš keturių metų laikų, kad būtų parodytas SVA aktyvumas viršutiniame sluoksnyje. Norint atskirti SVA nuo vidutinio srauto lauko, vertikaliame greičio lauke taikomas žemo pralaidumo erdvės filtras, kurio ribinė skalė yra 50 km (Sasaki ir kt., 2014), o trumpojo bangos ilgio dalis yra vaizduojama SVA, kaip parodyta 6 paveiksle. Ilgos bangos ilgio dalis, pažymėta kaip vidutinis vertikalus srautas, parodyta 7 paveiksle. Apskritai didžiausias SVA dydis yra 1 laipsniu didesnis už vidutinį vertikalųjį srautą pietinėje ECS. Pažymėtina, kad SVA rečiau pasitaiko vasarą (6c pav.).

3.3 Vasaros PP skirtumas tarp HRM ir LRM

PP šiame dokumente apibrėžiama kaip anglis, kurią gamina fitoplanktonas, atėmus jo kvėpavimą per dieną. Jis paprastai vadinamas grynuoju PP, kuris rodo jūrų autotrofų nustatytą turimos energijos greitį didesniam trofiniam lygiui. Imituotas azotas fitoplanktone konvertuojamas į anglies biomasę, kad būtų galima apskaičiuoti PP per „Redfield“ santykį (Redfield, 1934). Mėnesinis ir erdvėje vidutiniškai apskaičiuotas PP analizės regione, imituotas HRM ir LRM, pavaizduotas 8 paveiksle. Norėdami nustatyti, ar šis reiškinys yra unikalus 2013 m., Taip pat vykdome 2014 m. atitinka ankstesnius tyrimus ir vasarą rodo didelę vertę. Iš HRM rezultato atėmus LRM imituojamą PP, aišku, kad didžiausias skirtumas atsiranda vasarą. Žmogiškojo valdymo modeliuotas metinis vidutinis PP yra maždaug 17%didesnis nei LRM. Visų pirma, PP vasarą, imituotas HRM, yra maždaug 40% didesnis nei tas, kurį imituoja LRM. Kadangi žmogiškųjų išteklių valdymas geriau išsprendžia submesoskalinius procesus nei LRM, SVA poveikį PP galima ištirti lyginant HRM ir LRM rezultatus. Įdomu suprasti galimą ryšį tarp silpno SVA aktyvumo ir didelio PP vasarą.

3.4 SVA kaip svarbus vertikalus maistinių medžiagų tiekimo kelias vasarą

HRM duoda visai kitokį vertikalų srauto lauką, išskirdamas SVA, palyginti su LRM rezultatu (9a ir 9b pav.). SVA nustato daug pakilimo ir nusileidimo vertikalių vandens mainų kelių, kurių horizontali apimtis O(10) km A atkarpoje vasaros dieną. Keliai gali pasiekti tiek paviršinį, tiek apatinį mišrius sluoksnius. Didžiausia bendra vertikaliosios advekcijos vertė HRM yra du kartus didesnė už LRM ir yra eilės tvarka didesnė už vidutinį vertikalų srautą. 9c ir 9d paveiksluose parodytas vertikalus nitratų transportavimas tą pačią dieną, atitinkamai HRM ir LRM imituotas A skyriuje, padauginus vertikalų greitį ir nitratų koncentraciją. SVA įtaka maistinių medžiagų dinamikai priklauso nuo vertikalaus maistinių medžiagų profilio gradiento. Žmogiškųjų išteklių valdymas gali išspręsti daugelį submastinių skalių vertikalių nitratų transportavimo kelių, kurie prasiskverbia iš paviršiaus mišraus sluoksnio į apatinį mišrų sluoksnį. Priešingai, vertikali nitrato advekcija LRM yra labai silpna. Didžiausias per dieną vidutiniškai pernešamas vertikalus nitratų kiekis HRM yra maždaug 8 kartus didesnis už LRM. 9e ir 9f paveiksluose atitinkamos dienos HRM ir LRM rodomas PP A skyriuje. Mes išnagrinėsime potencialiai skirtingą PP reakciją į SVA nuo kranto iki atviros jūros. Nuo 0 iki 50 km nuo atkarpos pradžios taško SVA egzistuoja (9a pav.), Bet tankio struktūros labai nekeičia (9a ir 9b paveikslai), maistinių medžiagų transportavimui taip pat mažai įtakos turi SVA (9c ir 9d pav.), PP yra beveik nepakitęs esant SVA (9e ir 9f paveikslai). Nuo 50 iki 200 km SVA palaipsniui tampa vis aktyvesnė (9a ir 9b paveikslai), o tai taip pat atsispindi izopiknalių svyravimuose (9a pav.) , HRM imituojamas PP visiškai nesiskiria nuo LRM (9e ir 9f paveikslai), tikriausiai dėl didelio drumstumo pakrantės vandenyje. Nuo 200 iki 400 km įvairios submastinės skalės vertikaliosios cirkuliacijos sukelia mažus svyravimus arba aštrius izopiknalų svyravimus (9a ir 9b pav.) Maistinių medžiagų transportavimo keliai nustatomi remiantis SVA ir vertikaliu maistinių medžiagų gradientu, ir daugelis jų gali pasiekti tiek giliai, kaip ir apatinis ribinis sluoksnis (9c ir 9d paveikslai), didelis skirtumas tarp PP, kurį imituoja HRM ir LRM (9e ir 9f paveikslai), atrodo, yra susijęs su SVA, atsispindinčiu 9e paveiksle esančiame svyravimų modelyje, požeminėje aukštoje PP juostoje padidėja žemyn HRM, palyginti su LRM (9e ir 9f paveikslai), ir greičiausiai jį ištempia SVA (9a ir 9b paveikslai). Bendras žmogiškųjų išteklių valdymo PP yra didesnis nei LRM, o tai rodo teigiamą SVA indėlį. Toliau kiekybiškai toliau analizuojamas SVA poveikis maistinių medžiagų dinamikai, susijusiai su PP vasarą.

(1) (2)


13.1: Pirminė gamyba - geomokslai

Visi MDPI paskelbti straipsniai yra nedelsiant prieinami visame pasaulyje pagal atviros prieigos licenciją. Norint pakartotinai naudoti visą arba dalį MDPI paskelbto straipsnio, įskaitant paveikslėlius ir lenteles, nereikia specialaus leidimo. Straipsniams, paskelbtiems pagal atviros prieigos „Creative Common CC BY“ licenciją, bet kuri straipsnio dalis gali būti pakartotinai naudojama be leidimo, jei aiškiai nurodytas originalus straipsnis.

Funkcijų dokumentai yra pažangiausi tyrimai, turintys didelį potencialą daryti didelį poveikį šioje srityje. Funkcijų dokumentai pateikiami pagal atskirą mokslinių redaktorių kvietimą ar rekomendaciją ir prieš paskelbimą turi būti tarpusavyje peržiūrimi.

Teminis dokumentas gali būti originalus mokslinis straipsnis, esminis naujas mokslinis tyrimas, kuriame dažnai naudojami keli metodai ar metodai, arba išsamus apžvalgos dokumentas su glaustais ir tiksliais atnaujinimais apie naujausią pažangą šioje srityje, kuriame sistemingai apžvelgiami įdomiausi mokslo pasiekimai literatūra. Šis popieriaus tipas pateikia ateities tyrimų krypčių ar galimų pritaikymų perspektyvą.

„Editor's Choice“ straipsniai pagrįsti mokslinių MDPI žurnalų redaktorių iš viso pasaulio rekomendacijomis. Redaktoriai pasirenka nedaug neseniai žurnale paskelbtų straipsnių, kurie, jų nuomone, bus ypač įdomūs autoriams arba svarbūs šioje srityje. Tikslas yra pateikti įdomiausių darbų, paskelbtų įvairiose žurnalo tyrimo srityse, momentinę nuotrauką.


13.1: Pirminė gamyba - geomokslai

Visi MDPI paskelbti straipsniai yra nedelsiant prieinami visame pasaulyje pagal atviros prieigos licenciją. Norint pakartotinai naudoti visą arba dalį MDPI paskelbto straipsnio, įskaitant paveikslėlius ir lenteles, nereikia specialaus leidimo. Straipsniams, paskelbtiems pagal atviros prieigos „Creative Common CC BY“ licenciją, bet kuri straipsnio dalis gali būti pakartotinai naudojama be leidimo, jei aiškiai nurodytas originalus straipsnis.

Funkcijų dokumentai yra pažangiausi tyrimai, turintys didelį potencialą daryti didelį poveikį šioje srityje. Funkcijų dokumentai pateikiami pagal atskirą mokslinių redaktorių kvietimą ar rekomendaciją ir prieš paskelbimą turi būti tarpusavyje peržiūrimi.

Teminis dokumentas gali būti originalus mokslinis straipsnis, esminis naujas mokslinis tyrimas, kuriame dažnai naudojami keli metodai ar metodai, arba išsamus apžvalgos dokumentas su glaustais ir tiksliais atnaujinimais apie naujausią pažangą šioje srityje, kuriame sistemingai apžvelgiami įdomiausi mokslo pasiekimai literatūra. Šis popieriaus tipas pateikia ateities tyrimų krypčių ar galimų pritaikymų perspektyvą.

„Editor's Choice“ straipsniai pagrįsti mokslinių MDPI žurnalų redaktorių iš viso pasaulio rekomendacijomis. Redaktoriai pasirenka nedaug neseniai žurnale paskelbtų straipsnių, kurie, jų nuomone, bus ypač įdomūs autoriams arba svarbūs šioje srityje. Tikslas yra pateikti įdomiausių darbų, paskelbtų įvairiose žurnalo tyrimo srityse, momentinę nuotrauką.


3.4 O susidarymas ir nuskendimas 3

7 paveiksle pavaizduotas imituojamo O paros kitimas 3 koncentracija ir grynasis gamybos greitis (įskaitant susidarymo ir nusėdimo kelius) S0. Troposferoje O. 3 susidaro reaguojant NO su peroksi radikalais (pvz., H 2 ir RO 2 ) (Liu ir kt., 2012 Xue ir kt., 2016 Zhu ir kt., 2020a). Vadinasi, HO dienos reakcija2+NE ir RO2+NE vidutiniškai sudarė 9,34 ir 8,52 ppbv h −1 O 3 pagaminta. Atsitiktinai didžiausia HO ​​norma2+NE (15,36 ppbv h −1) ir RO2+NE (13,26 ppbv h −1) abu įvyko 13:00 LST. Mūsų rezultatai atskleidžia bendrą dienos gamybos greitį O 3 ( P (O 3 ): HO suma 2 + NE ir RO 2 + NO) esant 17,86 ppbv h −1, o tai atitinka susijusį tyrimą Pekine (32 ppbv −1, Liu ir kt., 2012) ir Honkongo SAR, Kinija (6,7 ppbv h −1, Liu ir kt.). , 2019).

Dėl greito abiejų dviračių O 3 ir ne 2 , kriauklė O. 3 atsirado dėl kelių reakcijų, dėl kurių buvo sunaikintas O 3 ir ne 2 . Mūsų atveju reakcija NO2+OH yra vyraujantis O valymo būdas 3 , vidutinis dienos reakcijos greitis 1,89 ppbv h −1 (49 %, viso O procentas 3 kriauklės norma). Tai galima palyginti su Liu ir kt. (2012, 2019). Be to, RO reakcija2+NE2 buvo antrasis „O“ dalyvis 3 kriaukle, kurio vidutinis indėlis yra 0,62 ppbv h −1 (16 %). Kiti būdai, pvz., O fotolizė 3 , alkenų ozonolizė ir O3+HO2 , iš viso sudarė 1,11 ppbv h −1 dienos dienos O 3 kriauklės norma. Be to, dienos vidurkis L (O 3) buvo 3,87 ppbv h −1, o tai buvo ∼ 22 % P (O 3 ), o tai rodo, kad O. 3 galėtų efektyviai kauptis dienos metu. Grynoji gamyba O. 3 ( P (O 3 ) − L (O 3 )) taip pat parodyta 7 pav. Mūsų rezultatai atskleidžia maksimalų O 3 koncentracija apie 16:00 LST, tai buvo pastebėta ir kitose priemiesčio vietose (Zong ir kt., 2018 Zhang ir kt., 2019).

7 pavImituoti vidutiniai O paros profiliai 3 susidarymas ir nuskendimas (ppbv h −1) S0 a) ir S1 b).


2 PAIEŠKOS METODAI

Siekiant išnagrinėti SAP taikymą ir poveikį žemės ūkyje ir aplinkoje, 2019 m. Gegužės 20 d. Buvo atlikta paskelbtos literatūros paieška naudojant „Web of Science“. Paieškos terminai pateikti 1 lentelėje. Norėdami įtraukti straipsnį į apžvalgą, žr. buvo reikalaujama bent vienos iš patikslintų kategorijų temų. Be to, į apžvalgą neįtraukti straipsniai, kuriuose daugiausia dėmesio skiriama polimerų mokslui, sunkiųjų metalų kasybai ir kasyklų nuosėdų šalinimui. Taigi iš viso buvo nustatyta 30 šaltinių, kurie buvo naudojami šiai peržiūrai.

Terminas a a Terminas ieškomas pagal straipsnių pavadinimus, santraukas ir raktinius žodžius.
Kategorijos Temos
Superabsorbuojantis polimeras Aplinkos mokslas agronomija žemės ūkis daugiadisciplininis, dirvožemio mokslas žemės ūkio inžinerija, daugiadisciplininis mokslas Žemės ūkis, derlius, dirvožemio fizinės savybės, tūrinis tankis, tankinimas, melioracija, vandens trūkumas, druskingumas, maistinės medžiagos, vandens sulaikymas
Super sugeriantis polimeras Aplinkos mokslas agronomija žemės ūkis daugiadisciplininis, dirvožemio mokslas žemės ūkio inžinerija, daugiadisciplininis mokslas Žemės ūkis, derlius, dirvožemio fizinės savybės, tūrinis tankis, tankinimas, melioracija, vandens trūkumas, druskingumas, maistinės medžiagos, vandens sulaikymas

Kiekvienam darbui buvo surinkta tokia informacija: panaudojimo greitis, dirvožemio ir SAP maišymo metodas ir SAP įterpimo į dirvą gylis (2 lentelė), ir SAP poveikis BD, vandens kiekiui ( WC), garavimas, prisotintas hidraulinis laidumas (K.sėdėjo), infiltracija, pH, elektros laidumas (EC), katijonų mainų pajėgumas (CEC), maistinių medžiagų sulaikymas, mikrobų aktyvumas, užpildų susidarymas, derlius ar augalų augimas ir eksperimento vieta (3 lentelė). Šie duomenys buvo suskirstyti pagal parametrus ir įvertinti, ar SAP padidino ar sumažino dirvožemio savybes, palyginti su kontrole. Nuosavybės padidėjimas buvo pažymėtas „+“, sumažėjimas - „“, o pakeitimas - „0“.

a) 180 kg ha –1 c Pastaba. NR, nepranešta.

(0,008% BM) (b) 0,3 m 3 SAP: vanduo (0,008%)

  • Pastaba. NR, nepranešta.
  • a g dm −3 masės procentais (BM), apskaičiuotas naudojant standartinį tūrį 1,33 g cm −3. b Maišymas buvo atliktas naudojant įvairius metodus, pavyzdžiui, rankiniu būdu arba dirvožemio pašalinimą ir mišinio išpylimą. c kg ha −1 paversta % BM, naudojant 2 mln.
Nuoroda BD Tualetas ir tualetas apima santykinį vandens kiekį, augalų turimą vandenį, vandens sulaikymo pajėgumą, vandens naudojimo efektyvumą, gravimetrinį ir tūrinį vandens kiekį. b Simboliai -, +ir 0 rodo atitinkamai kiekvieno parametro sumažėjimą, padidėjimą ir nepasikeitimą.
Garavimas Ksėdėjo Infiltracija pH EB VRK Maistinių medžiagų sulaikymas Mikrobų veikla Užpildų susidarymas Derlius/augalų augimas Tyrimo tipas
1. Abrisham ir kt., 2018 m -b a WC apima santykinį vandens kiekį, augalų turimą vandenį, vandens talpą, vandens naudojimo efektyvumą, gravimetrinį ir tūrinį vandens kiekį. b Simboliai -, +ir 0 rodo atitinkamai kiekvieno parametro sumažėjimą, padidėjimą ir nepasikeitimą.
+ + laukas (Iranas)
2. Bai ir kt., 2010 m + +/– +/– laboratorija
3. Banedjschafie ir Durner 2015 m + laboratorija ir laukas (Iranas)
4. Bhardwaj ir kt., 2007 m + +/– laboratorija
5. Cao ir kt., 2017 m + + + laukas (Kinija)
6. Chen ir kt., 2016 m + laboratorija
7. Chen ir kt., 2018 m + + laboratorija
8. Dehkordi ir kt., 2017 m + + laboratorija
9. Dehkordi, 2018 m + 0 laukas (Iranas)
10. El-Asmar ir kt., 2017 m + +/0 + laboratorija
11. Egrinya Eneji ir kt., 2013 m + + laboratorija
12. Grabinski ir kt., 2019 m + laukas
13. Han ir kt., 2010 m + laboratorija
14. Han ir kt., 2013 m laboratorija
15. Hou ir kt., 2017 m + + laukas (Kinija)
16. Islamas ir kt., 2011 m + + + laukas (Kinija)
17. Al Jabri ir kt., 2015 m + + laboratorija
18. Li ir kt., 2014 m +/0 + + laukas (Kinija)
19. Montesano ir kt., 2015 m + + laboratorija
20. Prabha ir kt., 2014 m + +/– + + + laboratorija
21. Fazeli Rostampour ir kt., 2013 m + + laukas (Iranas)
22. Salavati ir kt., 2018 m + laukas (Iranas)
23. Satriani ir kt., 2018 m + laukas (Italija)
24. Volkmaras ir Čangas, 1995 m + 0 laboratorija
25. Wilske ir kt., 2014 m laboratorija
26. Yang ir kt., 2015 m +/– laboratorija
27. Yu ir kt., 2011 m + laboratorija
28. Yu ir kt., 2012 m laboratorija
29. Yuguo ir kt., 2013 m + laboratorija
30. Zhao ir kt., 2019 m + laboratorija
  • į tualetą įeina santykinis vandens kiekis, augale esantis vanduo, vandens laikymo pajėgumas, vandens naudojimo efektyvumas, gravimetrinis ir tūrinis vandens kiekis. b Simboliai -, +ir 0 rodo atitinkamai kiekvieno parametro sumažėjimą, padidėjimą ir nepasikeitimą.

7 Išvados

Šarmingumas yra pagrindinė vandenynų buferio sąvoka, todėl labai svarbu suprasti ir kiekybiškai įvertinti jo vaidmenį anglies dioksido įsisavinimo, karbonato mineralų susidarymo ir vandenyno buferio metu pasaulinių pokyčių metu. 2 skyriuje parodėme, kad pamokoma atskirti išmatuojamą titravimo šarmingumą (TA), pagrįstą protonų balansu, ir CBA. Šis skirtumas reikalingas norint suprasti ir kiekybiškai įvertinti biogeocheminių procesų, tokių kaip kalcifikacija ar pirminė gamyba, poveikį šarmingumui.

Nors padaryta daug pažangos atliekant tikslius ir atkuriamus titravimo šarmingumo matavimus, vandenyno buferio kiekybinis įvertinimas naudojant buferį ar jautrumo koeficientus yra nepakankamai ištirtas, išskyrus Revelle jautrumo koeficientą (Sundquist ir kt., 1979) ir rūgšties ir bazės buferį. talpa (Weber & Stumm, 1963). Tai gaila, nes tokia jautrumo analizė yra labai svarbi norint priskirti pCO pokyčius2 ir (arba) pH iki fizinių (temperatūra ir druskingumas) ir cheminių/biologinių pokyčių (šarmingumas ir ištirpusi neorganinė anglis). 3 skyriuje mes sistemingai apdorojome šiuos jautrumo veiksnius ir nustatėme bei išsprendėme nenuoseklią terminiją. Kartu su viešųjų domenų paketų, tokių kaip jūros angliavandenių (Gattuso ir kt., 2019) ir AquaEnv (Hofmann, Soetaert ir kt. (2010b)), kurie palengvina jų skaičiavimą, tai suteikia tyrėjams priemones, skirtas suprasti ir numatyti vandenyno chemijos pokyčius. Tai gali būti praeities retrospektyva arba būsimų pH pokyčių prognozavimas dėl vandenyno rūgštėjimo arba būsimo pH prognozė, pCO2, arba karbonato prisotinimo vertės, manipuliuojant šarmingumu geoinžinerijos metu (Renforth & Henderson, 2017).

While these sensitivity factors provide a powerful approach to deal with equilibrium reactions, they are less useful when buffering is provided by interactions with slowly reacting solids or by changes in biological processes (e.g., calcification). These heterogeneous buffering reactions are dominated by calcium carbonate formation and dissolution and normally discussed in terms of ocean carbonate compensation dynamics (Boudreau et al., 2018 ). Traditionally, the focus has been on the role of carbonate mineral dissolution in the water column and sediments, that is, chemical dissolution, which provides long-term buffering (Archer et al., 1998 , 2009 Ridgwell & Zeebe, 2005 Sigman et al., 1998 ). However, ocean acidification or warming also impact calcification (e.g., coral bleaching). This biological carbonate compensation mechanism has implications on the short term (months) for the carbonate compensation depth and on the longer term (kyr) for alkalinity accumulation in the ocean (Boudreau et al., 2018 ). Homogeneous buffering, chemical and biological carbonate compensation, and weathering feedbacks together govern the long-term fate of anthropogenic carbon dioxide (Archer et al., 1998 , 2009 Boudreau, Middelburg, Hoffmann, & Meysman, 2010 ). The very same processes have also been involved in the recovery of ocean chemistry to carbon perturbations in the past (Boudreau et al., 2018 Ridgwell & Zeebe, 2005 ).

Žodynėlis

  • Acid: substance donating a proton
  • Bazė: substance accepting a proton
  • Conjugated acids/bases: substances that only differ by one proton
  • stipri rūgštis: acid that donates all protons in natural water
  • weak acid: acid that partly dissociates to conjugate base and proton in water
  • pH: -logarithm10 of proton concentration (H + )
  • pK: -logarithm10 of equilibrium constant (K)
  • Bjerrum plot: graph showing the distribution of acids and their conjugated bases as a function of pH
  • šarmingumas: the excess of proton acceptors (over proton donors) in a solution
  • titration alkalinity (TA): measurable alkalinity based on a proton balance
  • charge balance alkalinity (CBA): alkalinity based on excess of proton exchanging anions over cations, also known as excess negative charge (ENC)
  • buferis: solution with a mixture of weak acids and conjugated bases that resist changes by transferring protons
  • homogeneous buffer: solution resisting drastic changes by rearrangement of protons in solution phase only
  • heterogeneous buffer: a buffer system comprising both a solution and particles
  • buffer capacity: ability of a solution to resist changes, also known as buffer index or intensity.
  • sensitivity factor: change in output due to change in input, also known as chemical buffer factor, and the inverse of buffer capacity
  • carbonate compensation: response of carbonate production and dissolution processes in the ocean upon changes
  • proton balance: mass balance of protons
  • proton acceptor level: the number of protons that can be accepted for an acid–base system at a specific pH, the reverse is known as the proton level
  • reference level species: the major species of an acid–base system present at the reference level (e.g., pH = 4.5)
  • Revelle factor: a sensitivity factor expressing the change in carbon dioxide to the change in dissolved inorganic carbon

4.2 Further work

An example of rotation forestry has been shown in Fig. 9 for a single point. To represent forestry on a country, regional or global scale, further development of the model is required. The harvest frequency and timing are currently fixed for each PFT, meaning that all grid cells are harvested at the same time. Over a large number of grid cells, this would not be realistic and would produce undesirable hydrological and climatic effects. Further improvements to the model could enable the user to stagger the timing of harvesting. Allowing harvest frequency to vary regionally would better represent rotation forestry and increase yield by enabling the user to choose a regionally appropriate harvest frequency (shorter for more productive regions). Allowing harvest day-of-year to vary regionally would improve global-scale assessment of any bioenergy crop, since harvest timing is dependent on local climatology and affects local land surface properties, such as roughness length, albedo and transpiration rate, which in turn affect the climate. This functionality may be best implemented by allowing these variables to be user-prescribed for each grid cell. However, providing these data may be burdensome for the user, and some predictive algorithms based on climatology and growth, built into the model, may be more appropriate.

The algorithms for competition between PFTs within TRIFFID can potentially be used to determine the most suitable type of bioenergy crop in each grid cell. However, some modifications would need to be made to the existing code. In the simulations presented in this study, TRIFFID competition was enabled, allowing the bioenergy PFT to adjust its area to scale with its productivity – for example, allowing a crop to die back in response to an unsuitable environment. The current competition scheme is not useful for allowing different types of bioenergy PFTs to compete with each other within a grid cell, since it is based on height. This favours plants that can gain height easily, rather than shorter species with greater biomass density. A competition scheme based on above-ground biomass rather than height would be the first modification to make. This could help select between species within a harvesting regime, e.g. helping determine the best perennial grass for annual harvesting, or the best tree species for short-rotation coppicing. However, this may not necessarily select for the highest-yielding plant, because above-ground biomass is only a good proxy for yield at the end of the growing season, and competition for area is invoked at every iteration of TRIFFID (once per day in these simulations). Also, this development would not be useful for mixing PFTs with different harvest frequency or harvest day-of-year, since it would continue to bias competition towards the PFT that has been harvested less recently. The best solution would be to reapportion the bioenergy crop area between PFTs once per harvest cycle, based on the previous cycle's yield, but that would be a complex development given the existing model structure. Ultimately however, a yield-based competition scheme would still ignore the biophysical, economic and environmental factors that influence choice of crop type. As such, JULES-BE may always be more useful for informing these land-use decisions based on its output, rather than integrating these decisions into the existing model.

This study presents new functionality to represent second-generation bioenergy cropping and harvests in JULES. This is the first step to getting such processes represented mechanistically within Earth system models, in order that the effects of bioenergy cropping on the carbon cycle and climate system can be evaluated. JULES-BE allows for flexible parametrisation of many types of bioenergy PFTs, although only Miscanthus has been fully developed here. Yields of the Miscanthus PFT were within the range generally observed in the United States and Europe, though the model failed to capture the large variability in observed yields across and within sites.

Applications for JULES-BE include short-rotation coppicing, rotation forestry and residue harvesting from forests or agricultural systems. Future development will focus on improving the competition scheme so that multiple bioenergy PFTs can be represented simultaneously, and adding features to the harvest timing mechanism that improve representation of forest harvesting at regional or global scale.

Implications of this model functionality include the ability to study bioenergy cropping and harvests within a land surface model. Ultimately, this should facilitate climate change mitigation and climate modelling research to evaluate future low-carbon energy systems featuring bioenergy crops for their impacts on hydrology, climate and carbon storage.

This work was based on a version of JULES5.1 with additional developments that will be included in a future release of JULES. The code is available from the JULES FCM repository: https://code.metoffice.gov.uk/trac/jules (last access: 27 February 2019) (registration required). The version used was r12164_biotiles_harvest (located in the repository at branches/dev/emmalittleton/r12164_biotiles_harvest).

The supplement related to this article is available online at: https://doi.org/10.5194/gmd-13-1123-2020-supplement.

The aims and objectives of the project were jointly developed by EWL, ABH, NEV and TML. EWL developed the model code with help from ABH and MCDR and designed and performed the validation simulations with advice from ABH, NEV, RJO and TML. EWL and ABH prepared the manuscript with contributions from NEV, RJO, MCDR and TML.

The authors declare that they have no conflict of interest.

This work is part of FAB GGR (Feasibility of Afforestation and Biomass energy with carbon capture and storage for Greenhouse Gas Removal), a project funded by the UK Natural Environment Research Council (NE/P019951/1), part of a wider Greenhouse Gas Removal research programme ( http://www.fab-ggr.org/ , last access: 20 June 2019). Thanks are due to Jon Finch for carrying out the data collection at the Lincolnshire Miscanthus svetainėje. The authors thank Eddy Robertson and Andy Wiltshire for providing consultation and advice on the model development. Thanks also to Sarah Chadburn for feedback on draft figures. Maps were produced using map data from http://naturalearthdata.com (last access: 20 June 2019).

This research has been supported by the Natural Environment Research Council (grant no. NE/P019951/1), the Engineering and Physical Sciences Research Council (grant no. EP/N030141/1) and the Horizon 2020 programme (CRESCENDO grant no. 641816).

This paper was edited by David Lawrence and reviewed by two anonymous referees.

Amougou, N., Bertrand, I., Cadoux, S., and Recous, S.: Miscanthus × giganteus leaf senescence, decomposition and C and N inputs to soil, GCB Bioenergy, 4, 698–707, https://doi.org/10.1111/j.1757-1707.2012.01192.x, 2012.

Bauer, N., Calvin, K., Emmerling, J., Fricko, O., Fujimori, S., Hilaire, J., Eom, J., Krey, V., Kriegler, E., Mouratiadou, I., Sytze de Boer, H., van den Berg, M., Carrara, S., Daioglou, V., Drouet, L., Edmonds, J. E., Gernaat, D., Havlik, P., Johnson, N., Klein, D., Kyle, P., Marangoni, G., Masui, T., Pietzcker, R. C., Strubegger, M., Wise, M., Riahi, K., and van Vuuren, D. P.: Shared Socio-Economic Pathways of the Energy Sector – Quantifying the Narratives, Global Environ. Chang., 42, 316–330, https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.07.006, 2017.

Baxter, X. C., Darvell, L. I., Jones, J. M., Barraclough, T., Yates, N. E., and Shield, I.: Miscanthus combustion properties and variations with Miscanthus agronomy, Fuel, 117, 851–869, https://doi.org/10.1016/j.fuel.2013.09.003, 2014.

Beringer, T. I. M., Lucht, W., and Schaphoff, S.: Bioenergy production potential of global biomass plantations under environmental and agricultural constraints, GCB Bioenergy, 3, 299–312, https://doi.org/10.1111/j.1757-1707.2010.01088.x, 2011.

Best, M. J., Pryor, M., Clark, D. B., Rooney, G. G., Essery, R. L. H., Ménard, C. B., Edwards, J. M., Hendry, M. A., Porson, A., Gedney, N., Mercado, L. M., Sitch, S., Blyth, E., Boucher, O., Cox, P. M., Grimmond, C. S. B., and Harding, R. J.: The Joint UK Land Environment Simulator (JULES), model description – Part 1: Energy and water fluxes, Geosci. Model Dev., 4, 677–699, https://doi.org/10.5194/gmd-4-677-2011, 2011.

Black, E., Vidale, P. L., Verhoef, A., Cuadra, S. V., Osborne, T., and Van den Hoof, C.: Cultivating C4 crops in a changing climate: sugarcane in Ghana, Environ. Res. Lett., 7, 04402, https://doi.org/10.1088/1748-9326/7/4/044027, 2012.

Boysen, L. R., Lucht, W., Gerten, D., and Heck, V.: Impacts devalue the potential of large-scale terrestrial CO2 removal through biomass plantations, Environ. Res. Lett., 11, 095010, https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/9/095010, 2016.

Bréda, N. and Brunette, M.: Are 40 years better than 55? An analysis of the reduction of forest rotation to cope with drought events in a Douglas fir stand, Ann. Forest Sci., 76, 29, https://doi.org/10.1007/s13595-019-0813-3, 2019.

Burke, E. J., Chadburn, S. E., and Ekici, A.: A vertical representation of soil carbon in the JULES land surface scheme (vn4.3_permafrost) with a focus on permafrost regions, Geosci. Model Dev., 10, 959–975, https://doi.org/10.5194/gmd-10-959-2017, 2017.

Christian, D. G., Riche, A. B., and Yates, N. E.: Growth, yield and mineral content of Miscanthus × giganteus grown as a biofuel for 14 successive harvests, Ind. Crop Prod., 28, 320–327, https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2008.02.009, 2008.

Chum, H., Faaij, A., Moreira, J., Berndes, G., Dhamija, P., Dong, H., Gabrielle, B., Goss Eng, A., Lucht, W., Mapako, M., Masera Cerutti, O., McIntyre, T., Minowa, T. , and Pingoud, K.: Bioenergy, in: IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation, edited by: Edenhofer, O., Pichs-Madruga, R., Sokona, Y., Seyboth, K., Matschoss, P., Kadner, S., Zwickel, T., Eickemeier, P., Hansen, G., Schlömer, S., and Stechow, C. V., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 209–332, 2011.

Clark, D. B., Mercado, L. M., Sitch, S., Jones, C. D., Gedney, N., Best, M. J., Pryor, M., Rooney, G. G., Essery, R. L. H., Blyth, E., Boucher, O., Harding, R. J., Huntingford, C., and Cox, P. M.: The Joint UK Land Environment Simulator (JULES), model description – Part 2: Carbon fluxes and vegetation dynamics, Geosci. Model Dev., 4, 701–722, https://doi.org/10.5194/gmd-4-701-2011, 2011.

Clarke L., Jiang, K., Akimoto, K., Babiker, M., Blanford, G., Fisher-Vanden, K., Hourcade, J.-C., Krey, V., Kriegler, E., Löschel, A., McCollum, D., Paltsev, S., Rose, S., Shukla, P. R., Tavoni, M., van der Zwaan, B. C. C., and Vuuren, D. P. V.: Assessing Transformation Pathways, in: Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Edenhofer, O., Pichs-Madruga, R., Sokona, Y., Farahani, E., Kadner, S., Seyboth, K., Adler, A., Baum, I., Brunner, S., Eickemeier, P., Kriemann, B., Savolainen, J., Schlömer, S., von Stechow, C., Zwickel, T., and Minx, J. C., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 413–510, 2014.

Collins, W. J., Bellouin, N., Doutriaux-Boucher, M., Gedney, N., Halloran, P., Hinton, T., Hughes, J., Jones, C. D., Joshi, M., Liddicoat, S., Martin, G., O'Connor, F., Rae, J., Senior, C., Sitch, S., Totterdell, I., Wiltshire, A., and Woodward, S.: Development and evaluation of an Earth-System model – HadGEM2, Geosci. Model Dev., 4, 1051–1075, https://doi.org/10.5194/gmd-4-1051-2011, 2011.

Cosentino, S. L., Patanè, C., Sanzone, E., Copani, V., and Foti, S.: Effects of soil water content and nitrogen supply on the productivity of Miscanthus × giganteus Greef et Deu. in a Mediterranean environment, Ind. Crop Prod., 25, 75–88, https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2006.07.006, 2007.

Daioglou, V., Doelman, J. C., Wicke, B., Faaij, A., and van Vuuren, D. P.: Integrated assessment of biomass supply and demand in climate change mitigation scenarios, Global Environ. Chang., 54, 88–101, https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2018.11.012, 2019.

Doelman, J. C., Stehfest, E., Tabeau, A., van Meijl, H., Lassaletta, L., Gernaat, D. E. H. J., Hermans, K., Harmsen, M., Daioglou, V., Biemans, H., van der Sluis, S., and van Vuuren, D. P.: Exploring SSP land-use dynamics using the IMAGE model: Regional and gridded scenarios of land-use change and land-based climate change mitigation, Global Environ. Chang., 48, 119–135, https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2017.11.014, 2018.

Fedenko, J. R., Erickson, J. E., Woodard, K. R., Sollenberger, L. E., Vendramini, J. M. B., Gilbert, R. A., Helsel, Z. R., and Peter, G. F.: Biomass Production and Composition of Perennial Grasses Grown for Bioenergy in a Subtropical Climate Across Florida, USA, Bioenerg. Res., 6, 1082–1093, https://doi.org/10.1007/s12155-013-9342-3, 2013.

Feng, X. P., Chen, Y., Qi, Y. H., Yu, C. L., Zheng, B.-S., Brancourt-Hulmel, M., and Jiang, D.-A.: Nitrogen enhanced photosynthesis of Miscanthus by increasing stomatal conductance and phosphoenolpyruvate carboxylase concentration, Photosynthetica, 50, 577–586, https://doi.org/10.1007/s11099-012-0061-3, 2012.

Fontaine, S., Bardoux, G., Abbadie, L., and Mariotti, A.: Carbon input to soil may decrease soil carbon content, Ecol. Lett., 7, 314–320, https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2004.00579.x, 2004.

Fuss, S., Canadell, J. G., Peters, G. P., Tavoni, M., Andrew, R. M., Ciais, P., Jackson, R. B., Jones, C. D., Kraxner, F., Nakicenovic, N., Le Quéré, C., Raupach, M. R., Sharifi, A., Smith, P., and Yamagata, Y.: Betting on negative emissions, Nat. Clim. Change, 4, 850–853, https://doi.org/10.1038/nclimate2392, 2014.

Haberl, H., Erb, K. H., Krausmann, F., Gaube, V., Bondeau, A., Plutzar, C., Gingrich, S., Lucht, W., and Fischer-Kowalski, M.: Quantifying and mapping the human appropriation of net primary production in earth's terrestrial ecosystems, P. Natl. Akad. Sci. USA, 104, 12942, https://doi.org/10.1073/pnas.0704243104, 2007.

Harper, A. B., Cox, P. M., Friedlingstein, P., Wiltshire, A. J., Jones, C. D., Sitch, S., Mercado, L. M., Groenendijk, M., Robertson, E., Kattge, J., Bönisch, G., Atkin, O. K., Bahn, M., Cornelissen, J., Niinemets, Ü., Onipchenko, V., Peñuelas, J., Poorter, L., Reich, P. B., Soudzilovskaia, N. A., and Bodegom, P. V.: Improved representation of plant functional types and physiology in the Joint UK Land Environment Simulator (JULES v4.2) using plant trait information, Geosci. Model Dev., 9, 2415–2440, https://doi.org/10.5194/gmd-9-2415-2016, 2016.

Harper, A. B., Powell, T., Cox, P. M., House, J., Huntingford, C., Lenton, T. M., Sitch, S., Burke, E., Chadburn, S. E., Collins, W. J., Comyn-Platt, E., Daioglou, V., Doelman, J. C., Hayman, G., Robertson, E., van Vuuren, D., Wiltshire, A., Webber, C. P., Bastos, A., Boysen, L., Ciais, P., Devaraju, N., Jain, A. K., Krause, A., Poulter, B., and Shu, S.: Land-use emissions play a critical role in land-based mitigation for Paris climate targets, Nat. Commun., 9, 2938, https://doi.org/10.1038/s41467-018-05340-z, 2018a.

Harper, A. B., Wiltshire, A. J., Cox, P. M., Friedlingstein, P., Jones, C. D., Mercado, L. M., Sitch, S., Williams, K., and Duran-Rojas, C.: Vegetation distribution and terrestrial carbon cycle in a carbon cycle configuration of JULES4.6 with new plant functional types, Geosci. Model Dev., 11, 2857–2873, https://doi.org/10.5194/gmd-11-2857-2018, 2018b.

Hastings, A., Clifton-Brown, J., Wattenbach, M., Mitchell, C. P., and Smith, P.: The development of MISCANFOR, a new Miscanthus crop growth model: towards more robust yield predictions under different climatic and soil conditions, GCB Bioenergy, 1, 154–170, https://doi.org/10.1111/j.1757-1707.2009.01007.x, 2009.

Heaton, E. A., Dohleman, F. G., and Long, S. P.: Meeting US biofuel goals with less land: the potential of Miscanthus, Glob. Change Biol., 14, 2000–2014, https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01662.x, 2008.

Hempel, S., Frieler, K., Warszawski, L., Schewe, J., and Piontek, F.: Bias corrected GCM input data for ISIMIP Fast Track, GFZ Data Services, https://doi.org/10.5880/PIK.2016.001, 2013.

Hughes, J. K., Lloyd, A. J., Huntingford, C., Finch, J. W., and Harding, R. J.: The impact of extensive planting of Miscanthus as an energy crop on future CO2 atmospheric concentrations, GCB Bioenergy, 2, 79–88, https://doi.org/10.1111/j.1757-1707.2010.01042.x, 2010.

Huppmann, D., Kriegler, E., Krey, V., Riahi, K., Rogelj, J., Rose, S. K., Weyant, J., Bauer, N., Bertram, C., Bosetti, V., Calvin, K., Doelman, J., Drouet, L., Emmerling, J., Frank, S., Fujimori , S., Gernaat, D., Grubler, A., Guivarch, C., Haigh, M., Holz, C., Iyer, G., Kato, E., Keramidas, K., Kitous, A., Leblanc, F., Liu, J.-Y., Löffler, K., Luderer, G., Marcucci, A., McCollum, D., Mima, S., Popp, A., Sands, R. D., Sano, F., Strefler, J., Tsutsui, J., Van Vuuren, D., Vrontisi, Z., Wise, M., and Zhang, R.: IAMC 1.5 ∘ C Scenario Explorer and Data hosted by IIASA, Integrated Assessment Modeling Consortium & International Institute for Applied Systems Analysis, https://doi.org/10.22022/SR15/08-2018.15429, 2018.

Jeżowski, S., Głowacka, K., and Kaczmarek, Z.: Variation on biomass yield and morphological traits of energy grasses from the genus Miscanthus during the first years of crop establishment, Biomass Bioenerg., 35, 814–821, https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2010.11.013, 2011.

Krause, A., Pugh, T. A. M., Bayer, A. D., Li, W., Leung, F., Bondeau, A., Doelman, J. C., Humpenoder, F., Anthoni, P., Bodirsky, B. L., Ciais, P., Muller, C., Murray-Tortarolo, G., Olin, S., Popp, A., Sitch, S., Stehfest, E., and Arneth, A.: Large uncertainty in carbon uptake potential of land-based climate-change mitigation efforts, Glob. Change Biol., 24, 3025–3038, https://doi.org/10.1111/gcb.14144, 2018.

LeBauer, D., Kooper, R., Mulrooney, P., Rohde, S., Wang, D., Long, S. P., and Dietze, M. C.: BETYdb: a yield, trait, and ecosystem service database applied to second-generation bioenergy feedstock production, GCB Bioenergy, 10, 61–71, https://doi.org/10.1111/gcbb.12420, 2018.

Li, W., Ciais, P., Makowski, D., and Peng, S.: A global yield dataset for major lignocellulosic bioenergy crops based on field measurements, Sci. Data, 5, 180169, https://doi.org/10.1038/sdata.2018.169, 2018a.

Li, W., Yue, C., Ciais, P., Chang, J., Goll, D., Zhu, D., Peng, S., and Jornet-Puig, A.: ORCHIDEE-MICT-BIOENERGY: an attempt to represent the production of lignocellulosic crops for bioenergy in a global vegetation model, Geosci. Model Dev., 11, 2249–2272, https://doi.org/10.5194/gmd-11-2249-2018, 2018b.

McCalmont, J. P., Hastings, A., McNamara, N. P., Richter, G. M., Robson, P., Donnison, I. S., and Clifton-Brown, J.: Environmental costs and benefits of growing Miscanthus for bioenergy in the UK, GCB Bioenergy, 9, 489–507, https://doi.org/10.1111/gcbb.12294, 2017.

Moore, J. R., Zhu, K., Huntingford, C., and Cox, P. M.: Equilibrium forest demography explains the distribution of tree sizes across North America, Environ. Res. Lett., 13, 084019, https://doi.org/10.1088/1748-9326/aad6d1, 2018.

Muri, H.: The role of large–scale BECCS in the pursuit of the 1.5 ∘ C target: an Earth system model perspective, Environ. Res. Lett., 13, 044010, https://doi.org/10.1088/1748-9326/aab324, 2018.

Oliver, R. J., Blyth, E., Taylor, G., and Finch, J. W.: Water use and yield of bioenergy poplar in future climates: modelling the interactive effects of elevated atmospheric CO2 and climate on productivity and water use, GCB Bioenergy, 7, 958–973, https://doi.org/10.1111/gcbb.12197, 2015.

Osborne, T., Gornall, J., Hooker, J., Williams, K., Wiltshire, A., Betts, R., and Wheeler, T.: JULES-crop: a parametrisation of crops in the Joint UK Land Environment Simulator, Geosci. Model Dev., 8, 1139–1155, https://doi.org/10.5194/gmd-8-1139-2015, 2015.

Payn, T., Carnus, J.-M., Freer-Smith, P., Kimberley, M., Kollert, W., Liu, S., Orazio, C., Rodriguez, L., Silva, L. N., and Wingfield, M. J.: Changes in planted forests and future global implications, Forest Ecol. Manag., 352, 57–67, https://doi.org/10.1016/j.foreco.2015.06.021, 2015.

Pogson, M., Hastings, A., and Smith, P.: How does bioenergy compare with other land-based renewable energy sources globally?, GCB Bioenergy, 5, 513–524, https://doi.org/10.1111/gcbb.12013, 2013.

Reichstein, M., Falge, E., Baldocchi, D., Papale, D., Aubinet, M., Berbigier, P., Bernhofer, C., Buchmann, N., Gilmanov, T., Granier, A., Grunwald, T., Havrankova, K., Ilvesniemi, H., Janous, D., Knohl, A., Laurila, T., Lohila, A., Loustau, D., Matteucci, G., Meyers, T., Miglietta, F., Ourcival, J.-M., Pumpanen, J., Rambal, S., Rotenberg, E., Sanz, M., Tenhunen, J., Seufert, G., Vaccari, F., Vesala, T., Yakir, D., and Valentini, R.: On the separation of net ecosystem exchange into assimilation and ecosystem respiration: review and improved algorithm, Glob. Change Biol., 11, 1424–1439, https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2005.001002.x, 2005.

Robertson, A. D., Davies, C. A., Smith, P., Dondini, M., and McNamara, N. P.: Modelling the carbon cycle of Miscanthus plantations: existing models and the potential for their improvement, GCB Bioenergy, 7, 405–421, https://doi.org/10.1111/gcbb.12144, 2015.

Robertson, A. D., Davies, C. A., Smith, P., Stott, A. W., Clark, E. L., and McNamara, N. P.: Carbon Inputs from Miscanthus Displace Older Soil Organic Carbon Without Inducing Priming, Bioenerg. Res., 10, 86–101, https://doi.org/10.1007/s12155-016-9772-9, 2016.

Robertson, A. D., Whitaker, J., Morrison, R., Davies, C. A., Smith, P., and McNamara, N. P.: A Miscanthus plantation can be carbon neutral without increasing soil carbon stocks, GCB Bioenergy, 9, 645–661, https://doi.org/10.1111/gcbb.12397, 2017.

Rogelj, J., Shindell, D., Jiang, K., Fifita, S., Forster, P., Ginzburg, V., Handa, C., Kheshgi, H., Kobayashi, S., Kriegler, E., Mundaca, L., Séférian, R., and Vilariño, M. V.: Mitigation Pathways Compatible with 1.5 ∘ C in the Context of Sustainable Development, in: Global Warming of 1.5 ∘ C, An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5 ∘ C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty, edited by: Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pörtner, H.-O., Roberts, D., Skea, J., Shukla, P. R., Pirani, A., Moufouma-Okia, W., Péan, C., Pidcock, R., Connors, S., Matthews, J. B. R., Chen, Y., Zhou, X., Gomis, M. I., Lonnoy, E., Maycock, T., Tignor, M., and Waterfield, T., 93–174, in press, 2020.

Rose, S. K., Kriegler, E., Bibas, R., Calvin, K., Popp, A., van Vuuren, D. P., and Weyant, J.: Bioenergy in energy transformation and climate management, Climatic Change, 123, 477–493, https://doi.org/10.1007/s10584-013-0965-3, 2013.

Sabbatini, S., Arriga, N., Bertolini, T., Castaldi, S., Chiti, T., Consalvo, C., Njakou Djomo, S., Gioli, B., Matteucci, G., and Papale, D.: Greenhouse gas balance of cropland conversion to bioenergy poplar short-rotation coppice, Biogeosciences, 13, 95–113, https://doi.org/10.5194/bg-13-95-2016, 2016.

Sitch, S., Huntingford, C., Gedney, N., Levy, P. E., Lomas, M., Piao, S. L., Betts, R., Ciais, P., Cox, P., Friedlingstein, P., Jones, C. D., Prentice, I. C., and Woodward, F. I.: Evaluation of the terrestrial carbon cycle, future plant geography an d climate-carbon cycle feedbacks using five Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs), Glob. Change Biol., 14, 2015–2039, https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01626.x, 2008.

Smith, P., Davis, S. J., Creutzig, F., Fuss, S., Minx, J., Gabrielle, B., Kato, E., Jackson, R. B., Cowie, A., Kriegler, E., van Vuuren, D. P., Rogelj, J., Ciais, P., Milne, J., Canadell, J. G., McCollum, D., Peters, G., Andrew, R., Krey, V., Shrestha, G., Friedlingstein, P., Gasser, T., Grübler, A., Heidug, W. K., Jonas, M., Jones, C. D., Kraxner, F., Littleton, E., Lowe, J., Moreira, J. R., Nakicenovic, N., Obersteiner, M., Patwardhan, A., Rogner, M., Rubin, E., Sharifi, A., Torvanger, A., Yamagata, Y., Edmonds, J., and Yongsung, C.: Biophysical and economic limits to negative CO2 emissions, Nat. Clim. Change, 6, 42–50, https://doi.org/10.1038/nclimate2870, 2015.

Stehfest, E., van Vuuren, D., Kram, T., Bouwman, L., Alkemade, R., Bakkenes, M., Biemans, H., Bouwman, A., den Elzen, M., Janse, J., Lucas, P., van Minnen, J., Müller, C., and Prins, A.: Integrated Assessment of Global Environmental Change with IMAGE 3.0. Model description and policy applications, PBL Netherlands Environmental Assessment Agency, The Hague, 2014.