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Enregistrement W2096455763 · doi:10.5194/acp-15-11773-2015

Sensitivity analysis of the potential impact of discrepancies in stratosphere–troposphere exchange on inferred sources and sinks of CO <sub>2</sub>

2015· article· en· W2096455763 sur OpenAlexafffund
Feng Deng, Dylan B. A. Jones, Thomas Walker, Martin Keller, K. W. Bowman, Daven K. Henze, Ray Nassar, E. A. Kort, Steven C. Wofsy, Kaley A. Walker, Adam Bourassa, D. A. Degenstein

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGoddard Space Flight CenterTekesCentre National d’Etudes SpatialesNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyCanadian Space AgencyJet Propulsion Laboratory
Mots-clésStratosphereTroposphereAtmospheric sciencesClimatologyEnvironmental scienceTropopauseOzoneChemical transport modelQuasi-biennial oscillationArcticSubtropicsPhysicsMeteorologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The upper troposphere and lower stratosphere (UTLS) represents a transition region between the more dynamically active troposphere and more stably stratified stratosphere. The region is characterized by strong gradients in the distribution of long-lived tracers, whose representation in models is sensitive to discrepancies in transport. We evaluate the GEOS-Chem model in the UTLS using carbon dioxide (CO2) and ozone (O3) observations from the HIAPER (The High-Performance Instrumented Airborne Platform for Environmental Research) Pole-to-Pole Observations (HIPPO) campaign in March 2010. GEOS-Chem CO2/O3 correlation suggests that there is a discrepancy in mixing across the tropopause in the model, which results in an overestimate of CO2 and an underestimate of O3 in the Arctic lower stratosphere. We assimilate stratospheric O3 data from the Optical Spectrograph and InfraRed Imager System (OSIRIS) and use the assimilated O3 fields together with the HIPPO CO2/O3 correlations to obtain an adjustment to the modeled CO2 profile in the Arctic UTLS (primarily between the 320 and 360 K isentropic surfaces). The HIPPO-derived adjustment corresponds to a sink of 0.60 Pg C for March–August 2010 in the Arctic. Imposing this adjustment results in a reduction in the CO2 sinks inferred from GOSAT observations for temperate North America, Europe, and tropical Asia of 19, 13, and 49 %, respectively. Conversely, the inversion increased the source of CO2 from tropical South America by 23 %. We find that the model also underestimates CO2 in the upper tropical and subtropical troposphere. Correcting for the underestimate in the model relative to HIPPO in the tropical upper troposphere leads to a reduction in the source from tropical South America by 77 %, and produces an estimated sink for tropical Asia that is only 19 % larger than the standard inversion (without the imposed source and sink). Globally, the inversion with the Arctic and tropical adjustment produces a sink of −6.64 Pg C, which is consistent with the estimate of −6.65 Pg C in the standard inversion. However, the standard inversion produces a stronger northern land sink by 0.98 Pg C to account for the CO2 overestimate in the high-latitude UTLS, suggesting that this UTLS discrepancy can impact the latitudinal distribution of the inferred sources and sinks. We find that doubling the model resolution from 4° × 5° to 2° × 2.5° enhances the CO2 vertical gradient in the high-latitude UTLS, and reduces the overestimate in CO2 in the extratropical lower stratosphere. Our results illustrate that discrepancies in the CO2 distribution in the UTLS can affect CO2 flux inversions and suggest the need for more careful evaluation of model errors in the UTLS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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