Global monthly CO<sub>2</sub> flux inversion with a focus over North America
Notice bibliographique
Résumé
A nested inverse modelling system was developed for estimating carbon fluxes of 30 regions in North America and 20 regions for the rest of the globe. Monthly inverse modelling was conducted using CO2 concentration measurements of 3 yr (2001–2003) at 88 sites. Inversion results show that in 2003 the global carbon sink is -2.76 ± 0.55 Pg C. Oceans and lands are responsible for 88.5% and 11.5% of the sink, respectively. Northern lands are the largest sinks with North America contributing a sink of -0.97 ± 0.21 Pg C in 2003, of which Canada’s sink is -0.34 ± 0.14 Pg C.For Canada, the inverse results show a spatial pattern in agreement, for the most part, with a carbon source and sink distribution map previously derived through ecosystem modelling. However, discrepancies in the spatial pattern and in flux magnitude between these two estimates exist in certain regions. Numerical experiments with a full covariance matrix, with the consideration of the error structure of the a priori flux field based on meteorological variables among the 30 North America regions, resulted in a small but meaningful improvement in the inverted fluxes. Uncertainty reduction analysis suggests that new observation sites are still needed to further improve the inversion for these 30 regions in North America.
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 ».