PERSEUS libcbm vs GCBM 全米州間比較 (CONUS) — 50年ベースライン軌道 + cbm_conusフレームワークコード

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:森林炭素モデルの比較と不確実性の要因を明示し、モデル開発者にとって重要な知見を提供する。

🏢実務担当者:オープンソースのパイプラインとベースラインは、企業の森林炭素プロジェクトの算定・検証に活用可能。

🏛政策担当者:森林炭素吸収源の長期軌道と地域差を示し、気候政策における森林管理の優先順位付けに有用。

科学的発見（v1.0）。CBM-CFS3森林炭素モデルファミリーの2つの実装、libcbm（カナダ林野庁のPython/C++再実装）とGCBM（moja FLINTの空間明示エンジン）を、整合したパラメータ条件下で米国6州にわたり比較した。5年目の炭素密度ギャップは約+24%であり、ワシントン、ミネソタ、インディアナ、メイン、オレゴンではlibcbm/GCBM比が0.74から0.80の範囲にあり、ジョージアでは1.05という単一の温暖ドナー外れ値が見られた。従来のパリティ実行で使用された一様な森林タイプ層別化を、FIA EXPNS拡大係数（標準的なFIA総面積推定量）に基づく層別化に置き換えると、n=39州においてCONUSの5年目炭素ストックに+6,760 TgCが追加され、246.5 Mha上で+14%のシフトとなる。我々は、この世代のCBM-CFS3炭素モデルにおいて、クロスモデル不確実性を支配するのはエンジン実装ではなく、インベントリ層別化であると結論付ける。v1.1.0の新機能：n=48のCONUS州における50年ベースライン軌跡。標準的なB1.3 FIA EXPNSインベントリの下で、libcbmは50年間で+4,870 TgCのCONUS純増加（平均177.2から191.3 Mg/ha）を予測する。48州のうち41州が吸収源である。太平洋岸北西部のみが純地域排出源であり（平均-6.5 Mg/ha、カリフォルニア州の-17.1 Mg/haが主因）、一方、湖沼州が最大の増加地域である（平均+42.4 Mg/ha）。PNWの排出源シグネチャは、地域の死滅有機物プールのフィンガープリントと一致する：涼しく湿潤な気候で、libcbmのベースラインにおける最も高い緩慢土壌ストックを保持する地域は、期間全体にわたり蓄積を継続できない。地域DOMプールフィンガープリント（v1.0）。B1.3 FIA EXPNSの下での平均libcbm緩慢土壌炭素は、太平洋岸北西部で184 Mg/ha、大西洋海洋北東部で143、南部、湖沼州、山岳西部で105から119 Mg/haである。オレゴンにおけるQ10年平均気温スイープ（MAT 4から13℃）は、緩慢土壌のオーバーシュートがランタイムのQ10スケーリングから生じるのではなく、スピンアップ中に確立されることを示す：libcbm/GCBMはMAT 13℃でも1.35のままである。内容。標準的なB1.3 FIA EXPNSインベントリの下での48州libcbmの5年目プール出力；v1.1.0の新機能：B1.3 FIA EXPNSの下での48州libcbmの50年ベースライン軌跡と地域およびCONUS集計；B1.1 v6パリティとB1.3 FIA EXPNSの両方の下での6州libcbm対GCBM密度ギャップ行列；プール別およびDOMプール別の分解；ジョージアとオレゴンに対するF3 Q10 MAT感度スイープ；方法論的発見を裏付ける6つの出版用図（図1から図6）；および再現パイプラインを含むcbm_conus v0.2.1ソースターボール。パイプライン。すべてのlibcbm出力は、オハイオスーパーコンピュータセンターのCardinalクラスター（割り当てPUOM0008）上のGCBM2hpcパイプライン（github.com/holoros/GCBM2hpc）で生成された。6州のGCBM集計は、moja FLINTコンテナ化GCBMにより1度WGS84タイルで空間的に生成された。50年ベースラインを消費するCONUS経済および生態系サービスフレームワークは、github.com/holoros/cbm_conus（v0.2.1がここにアーカイブ）にある。付随する方法論ノート：holoros.github.io/perseus-forest-intelligence/methods/inventory-stratification/

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Scientific finding (v1.0). Two implementations of the CBM-CFS3 forest carbon model family, libcbm (Canadian Forest Service Python/C++ reimplementation) and GCBM (the moja FLINT spatially explicit engine), are compared across six US states under matched parameter conventions. The year-five carbon density gap is approximately +24%, with libcbm/GCBM ratios between 0.74 and 0.80 in Washington, Minnesota, Indiana, Maine, and Oregon, and a single warm-donor outlier in Georgia at 1.05. Replacing the uniform forest-type stratification used in legacy parity runs with a stratification anchored on FIA EXPNS expansion factors (the canonical FIA Total Area Estimator) adds +6,760 TgC to the CONUS year-five carbon stock at n=39 states, a +14% shift on 246.5 Mha. We conclude that inventory stratification, not engine implementation, dominates cross-model uncertainty for this generation of CBM-CFS3 carbon models. New in v1.1.0: 50-year baseline trajectory at n=48 CONUS states. Under canonical B1.3 FIA EXPNS inventory, libcbm projects a +4,870 TgC net CONUS gain over 50 years (177.2 to 191.3 Mg/ha mean). Forty one of forty eight states are sinks. The Pacific Northwest is the only net regional source (-6.5 Mg/ha mean, driven by California at -17.1 Mg/ha), while the Lake States is the largest gaining region (+42.4 Mg/ha mean). The PNW source signature is consistent with the regional dead organic matter pool fingerprint: cool moist climates that carry the highest libcbm baseline slow soil stocks fail to keep accumulating over the horizon. Regional DOM-pool fingerprint (v1.0). Mean libcbm slow soil carbon under B1.3 FIA EXPNS is 184 Mg/ha in the Pacific Northwest, 143 in the Atlantic Maritime Northeast, and 105 to 119 Mg/ha across the South, Lake States, and Mountain West. A Q10 mean annual temperature sweep on Oregon (MAT 4 to 13 C) shows the slow-soil overshoot is established during spinup rather than emerging from runtime Q10 scaling: libcbm/GCBM stays at 1.35 even at MAT 13 C. Contents. 48-state libcbm year-five pool outputs under canonical B1.3 FIA EXPNS inventory; new in v1.1.0: 48-state libcbm 50-year baseline trajectories under B1.3 FIA EXPNS plus regional and CONUS rollups; 6-state libcbm vs GCBM density gap matrices under both B1.1 v6 parity and B1.3 FIA EXPNS; per-pool and per-DOM-pool decompositions; F3 Q10 MAT sensitivity sweeps for Georgia and Oregon; six publication figures supporting the methods finding (Fig 1 through Fig 6); and the cbm_conus v0.2.1 source tarball with the reproduction pipeline. Pipeline. All libcbm outputs were produced with the GCBM2hpc pipeline (github.com/holoros/GCBM2hpc) on the Ohio Supercomputer Center Cardinal cluster (allocation PUOM0008). Six-state GCBM aggregates were produced spatially via moja FLINT containerized GCBM at 1-degree WGS84 tiles. The CONUS economic and ecosystem services framework that consumes the 50-year baseline is at github.com/holoros/cbm_conus (v0.2.1 archived here). Companion methods note: holoros.github.io/perseus-forest-intelligence/methods/inventory-stratification/

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