Temporal variations of atmospheric carbon dioxide in the southernmost part of Japan
Notice bibliographique
Résumé
We present analysis of the temporal variation of atmospheric CO2 in the subtropical region of East Asia, obtained aboard a ferry between Ishigaki Island and Hateruma Island, Japan for the period June 1993–April 2005. The annual mean CO2 concentration increases from 360.1 ppmv in 1994 to 378.4 ppmv in 2004, showing an average growth rate of 1.8 ppmv yr-1. The growth rate shows interannual variations with high values duringENSOevents. The average seasonal CO2 cycle reaches the maximum in early April and the minimum in mid-September, with a peak-to-peak amplitude of 8.5 ppmv. Numerical simulations using a three-dimensional atmospheric transport model show interannual variations of the CO2 growth rate similar to the observation, but the amplitude of the seasonal cycle is larger, with maximum concentration appearing earlier than the observation by 1 month. Low CO2 values observed during the spring of 1998 are likely associated with the 1997/1998 ENSO event. A backward trajectory analysis suggests that they were due to changes in atmospheric transport whereby maritime air masses from the Pacific Ocean dominated over polluted air masses from the Asian Continent. Extreme values (either high or low) of CO2 are also occasionally observed. A comparison of backward trajectories of air parcels with CO2 concentration fields calculated using the atmospheric transport model shows that these unusual CO2 concentrations result from the transport of air affected not only by anthropogenic CO2 emissions but also by terrestrial biospheric activities mainly in China.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».