Comparison of regional carbon flux estimates from CO<sub>2</sub> concentration measurements and remote sensing based footprint integration
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of terrestrial CO2 sources and sinks at regional scales (∼102–106 km2) is fundamental to improving our understanding of the terrestrial carbon cycle. Two independent methods to extract the gross primary productivity (GPP) from atmospheric CO2 concentration measurements were explored and compared in this study. The methods are (1) planetary boundary layer (PBL) carbon budget analysis that allows the estimation of regional GPP at daily time steps from hourly CO2 concentration measurements and (2) spatially explicit hourly carbon cycle modeling based on remote sensing and then integrating the daily flux field with a concentration footprint function depending on wind and stability. These methods have been applied to a 28‐m tower at an old black spruce site near Candle Lake (∼100 km NE of Prince Albert: 53.98717°N, 105.11779°W). The estimates of daily GPP by these two approaches agreed well for 2003 (slope = 0.99; r2 = 0.89). In order to test these methods of inferring the regional GPP from mixing ratio measurements, we also compared the estimates of regional GPP with estimates made using eddy covariance (EC) flux measurements, although their respective source areas are different. They had similar seasonal patterns, but the regional estimates were consistently smaller than the local EC flux derived GPP throughout the growing season in 2003. These estimates of annual regional GPP were 649–664 g C m−2 for 2003 while the EC‐derived annual GPP was 819–847 g C m−2. The annual difference was about 20–25%. The EC flux footprint of the tower was relatively homogeneous old black spruce while the concentration footprint, which was a few orders of magnitude larger than the flux footprint, covered boreal evergreen and deciduous broadleaf forests, grassland, cropland, and lakes. Nonforested land occupied about 10–50% of the concentration footprint depending on wind direction and speed and was less productive than the black spruce forest. The discrepancies between regional and local GPP estimates reflected the differences in underlying land surfaces represented by the different footprint areas.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».