Modeling methane emissions from the Alaskan Yukon River basin, 1986–2005, by coupling a large‐scale hydrological model and a process‐based methane model
Notice bibliographique
Résumé
Much progress has been made in methane modeling for the Arctic. However, there is still large uncertainty in emissions estimates due to the spatial variability in water table depth resulting from complex topographic gradients, and due to variations in methane production and oxidation due to complex freezing and thawing processes. Here we extended an extant methane emission module within a biogeochemistry model, the Terrestrial Ecosystem Model (TEM), to include a large‐scale hydrology model, the variable infiltration capacity (VIC) model. The VIC model provides the required inputs, including freezing and thawing fronts, soil temperature and moisture, to the methane module. The effect of topography on the redistribution of soil moisture and water table depth was explicitly modeled using the TOPMODEL approach. The coupled modeling framework was applied to the Yukon River basin at a spatial resolution of 1 km from 1986 to 2005. The simulations show that the average annual net emissions of CH4 from the region are 4.01 Tg CH4 yr−1. El Niño phenomena usually lead to positive emission anomalies, while decreases in net CH4 emissions may be associated with strong La Niña events. Precipitation was found to be more closely related to CH4 dynamics than to soil temperature and active layer depth during the study period. This study suggests that the effects of soil freezing and thawing processes and the effects of microtopography on hydrology should be considered in the quantification of CH4 emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».