“Designing Lagrangian experiments to measure regional‐scale trace gas fluxes”
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of trace gas fluxes at the land surface is essential for understanding the impact of human activities on the composition and radiative balance of the atmosphere. An ability to derive fluxes at the regional scale (on the order of 102–104 km2), at the scale of ecosystems and political borders, is crucial for policy and management responses. Lagrangian (“air mass‐following”) aircraft experiments have potential for providing direct estimates of regional‐scale fluxes by measuring concentration changes in air parcels as they travel over the landscape. Successful Lagrangian experiments depend critically on forecasts of air parcel locations, rate of dispersion of air parcels, and proper assessment of forecast errors. We describe an operational tool to forecast air parcel locations and dispersion and to guide planning of flights for air mass‐following experiments using aircraft. The tool consists of a particle dispersion model driven by mesoscale model forecasts from operational centers. The particle model simulates time‐reversed motions of air parcels from specified locations, predicting the source regions which influence these locations. Forecast errors are incorporated into planning of Lagrangian experiments using statistics of wind errors derived by comparison with radiosonde data, as well as the model‐to‐model spread in forecast results. We illustrate the tool’s application in a project designed to infer regional CO2 fluxes—the CO2 Budget and Rectification Airborne study, discuss errors in the forecasts, and outline future steps for further improvement of the tool.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».