Atmospheric inversion of surface carbon flux with consideration of the spatial distribution of US crop production and consumption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In order to improve quantification of the spatial distribution of carbon sinks and sources in the conterminous US, we conduct a nested global atmospheric inversion with detailed spatial information on crop production and consumption. County-level cropland net primary productivity, harvested biomass, soil carbon change, and human and livestock consumption data over the conterminous US are used for this purpose. Time-dependent Bayesian synthesis inversions are conducted based on CO2 observations at 210 stations to infer CO2 fluxes globally at monthly time steps with a nested focus on 30 regions in North America. Prior land surface carbon fluxes are first generated using a biospheric model, and the inversions are constrained using prior fluxes with and without adjustments for crop production and consumption over the 2002–2007 period. After these adjustments, the inverted regional carbon sink in the US Midwest increases from 0.25 ± 0.03 to 0.42 ± 0.13 Pg C yr−1, whereas the large sink in the US southeast forest region is weakened from 0.41 ± 0.12 to 0.29 ± 0.12 Pg C yr−1. These adjustments also reduce the inverted sink in the west region from 0.066 ± 0.04 to 0.040 ± 0.02 Pg C yr−1 because of high crop consumption and respiration by humans and livestock. The general pattern of sink increases in crop production areas and sink decreases (or source increases) in crop consumption areas highlights the importance of considering the lateral carbon transfer in crop products in atmospheric inverse modeling, which provides a reliable atmospheric perspective of the overall carbon balance at the continental scale but is unreliable for separating fluxes from different ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».