Attribution of spatial and temporal variations in terrestrial methane flux over North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The attribution of spatial and temporal variations in terrestrial methane (CH4) flux is essential for assessing and mitigating CH4 emission from terrestrial ecosystems. In this study, we used a process-based model, the Dynamic Land Ecosystem Model (DLEM), in conjunction with spatial data of six major environmental factors to attribute the spatial and temporal variations in the terrestrial methane (CH4) flux over North America from 1979 to 2008 to six individual factors and their interaction. Over the past three decades, our simulation indicates that global change factors accumulatively contributed 43.05 Tg CH4-C (1 Tg = 1012 g) emission over North America, among which ozone (O3) pollution led to a reduced CH4 emission by 2.69 Tg CH4-C, all other factors including climate variability, nitrogen (N) deposition, rising atmospheric carbon dioxide (CO2), N fertilization, and land conversion increased terrestrial CH4 emissions by 40.37 Tg CH4-C, 0.42 Tg CH4-C, 6.95 Tg CH4-C, 0.11 Tg CH4-C, and 3.70 Tg CH4-C, respectively, and interaction between/among these global change factors led to a decline of CH4 emission by 5.80 Tg CH4-C. Climatic variability dominated the inter-annual variations in terrestrial CH4 fluxes at both continental and country levels. The relative importance of each environmental factor in determining the magnitude of methane flux shows substantially spatial variation across North America. This factorial attribution of CH4 fluxes over the North America might benefit policy makers who would like to curb climate warming by reducing CH4 emission.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».