Quantifying lower tropospheric methane concentrations using near-IR and thermal IR satellite measurements: comparison to the GEOS-Chem model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».