Comparison of Model-simulated Atmospheric Carbon Dioxide with GOSAT Retrievals
Notice bibliographique
Résumé
Global atmospheric CO 2 distributions were simulated with a chemical transport model (GEOS-Chem) and compared with space-borne observations of CO 2 column density by GOSAT from April 2009 to January 2010. The GEOS-Chem model simulated 3-D global atmospheric CO 2 at 2°×2.5° horizontal resolution using global CO 2 surface sources/sinks as well as 3-D emissions from aviation and the atmospheric oxidation of other carbon species. The seasonal cycle and spatial distribution of GEOS-Chem CO 2 columns were generally comparable with GOSAT columns over each continent with a systematic positive bias of ~1.0%. Data from the World Data Center for Greenhouse Gases (WDCGG) from twelve ground stations spanning 90°S-82°N were also compared with the modeled data for the period of 2004–2009 inclusive. The ground-based data show high correlations with the GEOS-Chem simulation (0.66≤R 2 ≤0.99) but the model data have a negative bias of ~1.0%, which is primarily due to the model initial conditions. Together these two comparisons can be used to infer that GOSAT CO 2 retrievals underestimate CO 2 column concentration by ~2.0%, as demonstrated in recent validation work using other methods. We further estimated individual source/sink contributions to the global atmospheric CO 2 budget and trends through 7 tagged CO 2 tracers (fossil fuels, ocean exchanges, biomass burning, biofuel burning, net terrestrial exchange, shipping, aviation, and CO oxidation) over 2004–2009. The global CO 2 trend over this period (2.1 ppmv/year) has been mainly driven by fossil fuel combustion and cement production (3.2 ppmv/year), reinforcing the fact that rigorous CO 2 reductions from human activities are necessary in order to stabilize atmospheric CO 2 levels.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».