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Enregistrement W2010164940 · doi:10.5194/bg-7-3637-2010

Attribution of spatial and temporal variations in terrestrial methane flux over North America

2010· article· en· W2010164940 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCooperative State Research, Education, and Extension ServiceHarvard UniversityU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceMethaneFlux (metallurgy)Atmospheric sciencesSpatial variabilityEcosystemTerrestrial ecosystemOzoneGreenhouse gasClimate changeCarbon dioxideGeographyOceanographyEcologyChemistryGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 driving factors and their interaction. Over the past three decades, our simulations indicate that global change factors accumulatively contributed 23.51 ± 9.61 T g CH4-C (1 Tg = 1012 g) emission over North America, among which ozone (O3) pollution led to a reduced CH4 emission by 2.30 ± 0.49 T g CH4-C. All other factors including climate variability, nitrogen (N) deposition, elevated atmospheric carbon dioxide (CO2), N fertilizer application, and land conversion enhanced terrestrial CH4 emissions by 19.80 ± 12.42 T g CH4-C, 0.09 ± 0.02 T g CH4-C, 6.80 ± 0.86 T g CH4-C, 0.01 ± 0.001 T g CH4-C, and 3.95 ± 0.38 T g CH4-C, respectively, and interaction between/among these global change factors led to a decline of CH4 emission by 4.84 ± 7.74 T g CH4-C. Climate variability and O3 pollution suppressed, while other factors stimulated CH4 emission over the USA; climate variability significantly enhanced, while all the other factors exerted minor effects, positive or negative, on CH4 emission in Canada; Mexico functioned as a sink for atmospheric CH4 with a major contribution from climate change. Climatic variability dominated the inter-annual variations in terrestrial CH4 flux at both continental and country levels. Precipitation played an important role in the climate-induced changes in terrestrial CH4 flux at both continental and country-levels. The relative importance of each environmental factor in determining the magnitude of CH4 flux showed substantially spatial variation across North America. This factorial attribution of CH4 flux in 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle