On using radon-222 and CO <sub>2</sub> to calculate regional-scale CO <sub>2</sub> fluxes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Because of its ubiquitous release on land and well-characterized atmospheric loss, radon-222 has been very useful for deducing fluxes of greenhouse gases such as CO2, CH4, and N2O. It is shown here that the radon-tracer method, used in previous studies to calculate regional-scale greenhouse gas fluxes, returns a weighted-average flux (the flux field F weighted by the sensitivity of the measurements to that flux field, f) rather than an evenly-weighted spatial average flux. A synthetic data study using a Lagrangian particle dispersion model and modeled CO2 fluxes suggests that the discrepancy between the sensitivity-weighted average flux and evenly-weighted spatial average flux can be significant in the case of CO2, due to covariance between F and f for biospheric CO2 fluxes during the growing season and also for anthropogenic CO2 fluxes in general. A technique is presented to correct the radon-tracer derived fluxes to yield an estimate of evenly-weighted spatial average CO2 fluxes. A new method is also introduced for correcting the CO2 flux estimates for the effects of radon-222 radioactive decay in the radon-tracer method.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».