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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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Bibliographie complète 905 ressources

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Résumés
  • Li, Q., Song, X., Chang, S. X., Peng, C., Xiao, W., Zhang, J., Xiang, W., Li, Y., & Wang, W. (2019). Nitrogen depositions increase soil respiration and decrease temperature sensitivity in a Moso bamboo forest. Agricultural and Forest Meteorology, 268, 48–54. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.01.012
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  • Huang, C., Huang, X., Peng, C., Zhou, Z., Teng, M., & Wang, P. (2019). Land use/cover change in the Three Gorges Reservoir area, China: Reconciling the land use conflicts between development and protection. CATENA, 175, 388–399. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.01.002
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  • Duan, M., Li, A., Wu, Y., Zhao, Z., Peng, C., DeLuca, T. H., & Sun, S. (2019). Differences of soil CO2 flux in two contrasting subalpine ecosystems on the eastern edge of the Qinghai-Tibetan Plateau: A four-year study. Atmospheric Environment, 198, 166–174. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2018.10.067
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  • Liu, W., Zhu, Q., Zhou, X., & Peng, C. (2019). Comparative analyses of different biogenic CO2 emission accounting systems in life cycle assessment. Science of The Total Environment, 652, 1456–1462. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.11.039
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  • Huang, C., Zhou, Z., Peng, C., Teng, M., & Wang, P. (2019). How is biodiversity changing in response to ecological restoration in terrestrial ecosystems? A meta-analysis in China. Science of The Total Environment, 650, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.08.320
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  • Wu, C., Chen, Y., Peng, C., Li, Z., & Hong, X. (2019). Modeling and estimating aboveground biomass of Dacrydium pierrei in China using machine learning with climate change. Journal of Environmental Management, 234, 167–179. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.12.090
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  • Cui, E., Huang, K., Arain, M. A., Fisher, J. B., Huntzinger, D. N., Ito, A., Luo, Y., Jain, A. K., Mao, J., Michalak, A. M., Niu, S., Parazoo, N. C., Peng, C., Peng, S., Poulter, B., Ricciuto, D. M., Schaefer, K. M., Schwalm, C. R., Shi, X., … Xia, J. (2019). Vegetation Functional Properties Determine Uncertainty of Simulated Ecosystem Productivity: A Traceability Analysis in the East Asian Monsoon Region. Global Biogeochemical Cycles, 33(6), 668–689. https://doi.org/10.1029/2018GB005909

    Abstract Global and regional projections of climate change by Earth system models are limited by their uncertain estimates of terrestrial ecosystem productivity. At the middle to low latitudes, the East Asian monsoon region has higher productivity than forests in Europe‐Africa and North America, but its estimate by current generation of terrestrial biosphere models (TBMs) has seldom been systematically evaluated. Here, we developed a traceability framework to evaluate the simulated gross primary productivity (GPP) by 15 TBMs in the East Asian monsoon region. The framework links GPP to net primary productivity, biomass, leaf area and back to GPP via incorporating multiple vegetation functional properties of carbon‐use efficiency (CUE), vegetation C turnover time ( τ veg ), leaf C fraction (F leaf ), specific leaf area (SLA), and leaf area index (LAI)‐level photosynthesis (P LAI ), respectively. We then applied a relative importance algorithm to attribute intermodel variation at each node. The results showed that large intermodel variation in GPP over 1901–2010 were mainly propagated from their different representation of vegetation functional properties. For example, SLA explained 77% of the intermodel difference in leaf area, which contributed 90% to the simulated GPP differences. In addition, the models simulated higher CUE (18.1 ± 21.3%), τ veg (18.2 ± 26.9%), and SLA (27.4±36.5%) than observations, leading to the overestimation of simulated GPP across the East Asian monsoon region. These results suggest the large uncertainty of current TBMs in simulating GPP is largely propagated from their poor representation of the vegetation functional properties and call for a better understanding of the covariations between plant functional properties in terrestrial ecosystems. , Key Points A GPP‐traceability framework is established to diagnose the uncertainty sources of modeled GPP Large intermodel differences of modeled GPP result from their different representation of vegetation functional properties Positive bias in simulated GPP over the East Asian monsoon region could be attributed to the higher simulated CUE and SLA comparing with observations

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  • Deng, L., Kim, D.-G., Li, M., Huang, C., Liu, Q., Cheng, M., Shangguan, Z., & Peng, C. (2019). Land-use changes driven by ‘Grain for Green’ program reduced carbon loss induced by soil erosion on the Loess Plateau of China. Global and Planetary Change, 177, 101–115. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2019.03.017
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  • Li, H., Guo, H.-Q., Helbig, M., Dai, S.-Q., Zhang, M.-S., Zhao, M., Peng, C.-H., Xiao, X.-M., & Zhao, B. (2019). Does direct-seeded rice decrease ecosystem-scale methane emissions?—A case study from a rice paddy in southeast China. Agricultural and Forest Meteorology, 272–273, 118–127. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.04.005
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  • Zeng, Y., Gou, M., Ouyang, S., Chen, L., Fang, X., Zhao, L., Li, J., Peng, C., & Xiang, W. (2019). The impact of secondary forest restoration on multiple ecosystem services and their trade-offs. Ecological Indicators, 104, 248–258. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.05.008
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  • Deng, L., Peng, C., Huang, C., Wang, K., Liu, Q., Liu, Y., Hai, X., & Shangguan, Z. (2019). Drivers of soil microbial metabolic limitation changes along a vegetation restoration gradient on the Loess Plateau, China. Geoderma, 353, 188–200. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.06.037
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  • Yang, K., Peng, C., Peñuelas, J., Kardol, P., Li, Z., Zhang, L., Ni, X., Yue, K., Tan, B., Yin, R., & Xu, Z. (2019). Immediate and carry-over effects of increased soil frost on soil respiration and microbial activity in a spruce forest. Soil Biology and Biochemistry, 135, 51–59. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2019.04.012
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  • Guo, L., Wang, J., Li, M., Liu, L., Xu, J., Cheng, J., Gang, C., Yu, Q., Chen, J., Peng, C., & Luedeling, E. (2019). Distribution margins as natural laboratories to infer species’ flowering responses to climate warming and implications for frost risk. Agricultural and Forest Meteorology, 268, 299–307. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.01.038
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  • Yang, G., Tian, J., Chen, H., Jiang, L., Zhan, W., Hu, J., Zhu, E., Peng, C., Zhu, Q., Zhu, D., He, Y., Li, M., & Dong, F. (2019). Peatland degradation reduces methanogens and methane emissions from surface to deep soils. Ecological Indicators, 106, 105488. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105488
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  • Li, H., Ding, J., Zhang, J., Yang, Z., Yang, B., Zhu, Q., & Peng, C. (2020). Effects of Land Cover Changes on Net Primary Productivity in the Terrestrial Ecosystems of China from 2001 to 2012. Land, 9(12), 480. https://doi.org/10.3390/land9120480

    The 2001–2012 MODIS MCD12Q1 land cover data and MOD17A3 NPP data were used to calculate changes in land cover in China and annual changes in net primary productivity (NPP) during a 12-year period and to quantitatively analyze the effects of land cover change on the NPP of China’s terrestrial ecosystems. The results revealed that during the study period, no changes in land cover type occurred in 7447.31 thousand km2 of China, while the area of vegetation cover increased by 160.97 thousand km2 in the rest of the country. Forest cover increased to 20.91%, which was mainly due to the conversion of large areas of savanna (345.19 thousand km2) and cropland (178.96 thousand km2) to forest. During the 12-year study period, the annual mean NPP of China was 2.70 PgC and increased by 0.25 PgC, from 2.50 to 2.75 PgC. Of this change, 0.21 PgC occurred in areas where there was no land cover change, while 0.04 PgC occurred in areas where there was land cover change. The contributions of forest and cropland to NPP exhibited increasing trends, while the contributions of shrubland and grassland to NPP decreased. Among these land cover types, the contributions of forest and cropland to the national NPP were the greatest, accounting for 40.97% and 27.95%, respectively, of the annual total NPP. There was no significant correlation between changes in forest area and changes in total annual NPP (R2 < 0.1), while the correlation coefficient for changes in cropland area and total annual NPP was 0.48. Additionally, the area of cropland converted to other land cover types was negatively correlated with the changes in NPP, and the loss of cropland caused a reduction in the national NPP.

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  • Zhao, J., Feng, X., Deng, L., Yang, Y., Zhao, Z., Zhao, P., Peng, C., & Fu, B. (2020). Quantifying the Effects of Vegetation Restorations on the Soil Erosion Export and Nutrient Loss on the Loess Plateau. Frontiers in Plant Science, 11, 573126. https://doi.org/10.3389/fpls.2020.573126

    The transport of eroded soil to rivers changes the nutrient cycles of river ecosystems and has significant impacts on the regional eco-environment and human health. The Loess Plateau, a leading vegetation restoration region in China and the world, has experienced severe soil erosion and nutrient loss, however, the extent to which vegetation restoration prevents soil erosion export (to rivers) and it caused nutrient loss is unknown. To evaluate the effects of the first stage of the Grain for Green Project (GFGP) on the Loess Plateau (started in 1999 and ended in 2013), we analyzed the vegetation change trends and quantified the effects of GFGP on soil erosion export (to rivers) and it caused nutrient loss by considering soil erosion processes. The results were as follows: (1) in the first half of study period (from 1982 to 1998), the vegetation cover changed little, but after the implementation of the first stage of the GFGP (from 1999 to 2013), the vegetation cover of 75.0% of the study area showed a significant increase; (2) The proportion of eroded areas decreased from 41.8 to 26.7% as a result of the GFGP, and the erosion intensity lessened in most regions; the implementation significantly reduce the soil nutrient loss; (3) at the county level, soil erosion export could be avoided significantly by the increasing of vegetation greenness in the study area ( R = −0.49). These results illustrate the relationships among changes in vegetation cover, soil erosion and nutrient export, which could provide a reference for local government for making ecology-relative policies.

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  • Yang, Y., Zhu, Q., Liu, J., Li, M., Yuan, M., Chen, H., Peng, C., & Yang, Z. (2020). Estimating soil organic carbon redistribution in three major river basins of China based on erosion processes. Soil Research, 58(6), 540. https://doi.org/10.1071/SR19325

    Soil erosion by water affects soil organic carbon (SOC) migration and distribution, which are important processes for defining ecosystem carbon sources and sinks. Little has been done to quantify soil carbon erosion in the three major basins in China, the Yangtze River, Yellow River and Pearl River Basins, which contain the most eroded areas. This research attempts to quantify the lateral movement of SOC based on spatial and temporal patterns of water erosion rates derived from an empirical Unit Stream Power Erosion Deposition Model (USPED) model. The water erosion rates simulated by the USPED model agreed reasonably with observations (R2 = 0.43, P &lt; 0.01). We showed that regional water erosion ranged within 23.3–50 Mg ha–1 year–1 during 1992–2013, inducing the lateral redistribution of SOC caused by erosion in the range of 0.027–0.049 Mg C ha–1 year–1, and that caused by deposition of 0.0079–0.015 Mg C ha–1 year–1, in the three basins. The total eroded SOC was 0.006, 0.002 and 0.001 Pg year–1 in the Yangtze River, Yellow River and Pearl River Basins respectively. The net eroded SOC in the three basins was ~0.0075 Pg C year–1. Overall, the annual average redistributed SOC rate caused by erosion was greater than that caused by deposition, and the SOC loss in the Yangtze River Basin was greatest among the three basins. Our study suggests that considering both processes of erosion and deposition – as well as effects of topography, rainfall, land use types and their interactions – on these processes are important to understand SOC redistribution caused by water erosion.

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  • Feng, H., Guo, J., Han, M., Wang, W., Peng, C., Jin, J., Song, X., & Yu, S. (2020). A review of the mechanisms and controlling factors of methane dynamics in forest ecosystems. Forest Ecology and Management, 455, 117702. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2019.117702
    Consulter sur linkinghub.elsevier.com
  • Di, S., Zong, M., Li, S., Li, H., Duan, C., Peng, C., Zhao, Y., Bai, J., Lin, C., Feng, Y., Huang, W., & Wang, D. (2020). The effects of the soil environment on soil organic carbon in tea plantations in Xishuangbanna, southwestern China. Agriculture, Ecosystems & Environment, 297, 106951. https://doi.org/10.1016/j.agee.2020.106951
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  • Chen, J., Yang, H., Man, R., Wang, W., Sharma, M., Peng, C., Parton, J., Zhu, H., & Deng, Z. (2020). Using machine learning to synthesize spatiotemporal data for modelling DBH-height and DBH-height-age relationships in boreal forests. Forest Ecology and Management, 466, 118104. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118104
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