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Enregistrement W2108062406 · doi:10.5194/amtd-8-3851-2015

Quantifying lower tropospheric methane concentrations using near-IR and thermal IR satellite measurements: comparison to the GEOS-Chem model

2015· article· en· W2108062406 sur OpenAlexaboutno aff
John R. Worden, Alexander J. Turner, A. Anthony Bloom, S. S. Kulawik, Junjie Liu, M. Lee, Richard Weidner, K. W. Bowman, Christian Frankenberg, Robert J. Parker, Vivienne H. Payne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésTroposphereMethaneAtmospheric sciencesGreenhouse gasEnvironmental scienceLatitudeAtmosphere (unit)Atmospheric methaneLongitudeChemistryMeteorologyGeologyGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Evaluating surface fluxes of CH4 using total column data requires models to accurately account for the transport and chemistry of methane in the free-troposphere and stratosphere, thus reducing sensitivity to the underlying fluxes. Vertical profiles of methane have increased sensitivity to surface fluxes because lower tropospheric methane is more sensitive to surface fluxes than a total column. Resolving the free troposphere from the lower-troposphere also helps to evaluate the impact of transport and chemistry uncertainties on estimated surface fluxes. Here we demonstrate the potential for estimating lower tropospheric CH4 concentrations through the combination of free-tropospheric methane measurements from the Aura Tropospheric Emission Spectrometer (TES) and XCH4 (dry-mole air fraction of methane) from the Greenhouse Gases Observing Satellite Thermal And Near Infrared for Carbon Observations (GOSAT TANSO, herein GOSAT for brevity). The mean precision of these estimates are calculated to be ~ 23 ppb for a monthly average on a 4 × 5 latitude/longitude degree grid making these data suitable for evaluating lower-tropospheric methane concentrations. Smoothing error is approximately 10 ppb or less. The accuracy is primarily determined by knowledge error of XCO2, used to estimate XCH4 from the GOSAT CH4/CO2 "proxy" retrieval. For example, we use different XCO2 fields to quantify XCH4 from the GOSAT CH4/CO2 retrieval, one from Carbontracker and another from the NASA Carbon Monitoring System, and find that differences of up to approximately 60 ppb are possible with a mean value of approximately 35 ppb or less for any given latitude for these lower-tropospheric methane estimates using these two different XCO2 distributions. We show that these lower-tropospheric concentrations are more directly sensitive to the underlying fluxes than a total column using the GEOS-Chem model. In particular, we compare these lower-tropospheric methane estimates with those from the GEOS-Chem model for July 2009 to determine if these data can capture methane enhancements associated with the high-latitude methane fluxes because both TES and GOSAT separately do not show much sensitivity to methane from these sources. We find that the spatial patterns and magnitude of lower tropospheric methane concentrations from GEOS-Chem over Northern European and Siberian wetland fluxes are consistent with these data but modeled concentrations are much larger than measured over Canadian wetland fluxes. Transport of methane significantly affects lower-tropospheric methane concentrations over S.E. Asia as both data and model show methane enhancements that are shifted away from their sources. A possible new finding is that there is no representation of a strong source between the Black and Caspian seas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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