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Enregistrement W2114777234 · doi:10.1002/grl.50452

Interpreting seasonal changes in the carbon balance of southern Amazonia using measurements of XCO<sub>2</sub> and chlorophyll fluorescence from GOSAT

2013· article· en· W2114777234 sur OpenAlexaff
Nicholas C. Parazoo, K. W. Bowman, Christian Frankenberg, Jung‐Eun Lee, Joshua B. Fisher, John R. Worden, Dylan B. A. Jones, Joseph A. Berry, G. J. Collatz, Ian Baker, Martin Jung, Junjie Liu, G. B. Osterman, Chris O’Dell, Athena Sparks, A. Butz, Sandrine Guerlet, Yukio Yoshida, Huilin Chen, Christoph Gerbig

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationInstituto Nacional de Pesquisas da AmazôniaEuropean CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyUniversidade de São PauloJet Propulsion LaboratoryDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon cycleDry seasonAmazon rainforestAtmospheric sciencesBiomass (ecology)Greenhouse gasPrimary productionClimatologyEcosystemEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amazon forests exert a major influence on the global carbon cycle, but quantifying the impact is complicated by diverse landscapes and sparse data. Here we examine seasonal carbon balance in southern Amazonia using new measurements of column‐averaged dry air mole fraction of CO2 (XCO2) and solar induced chlorophyll fluorescence (SIF) from the Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) from July 2009 to December 2010. SIF, which reflects gross primary production (GPP), is used to disentangle the photosynthetic component of land‐atmosphere carbon exchange. We find that tropical transitional forests in southern Amazonia exhibit a pattern of low XCO2 during the wet season and high XCO2 in the dry season that is robust to retrieval methodology and with seasonal amplitude double that of cerrado ecosystems to the east (4 ppm versus 2 ppm), including enhanced dilution of 2.5 ppm in the wet season. Concomitant measurements of SIF, which are inversely correlated with XCO2 in southern Amazonia (r = −0.53, p < 0.001), indicate that the enhanced variability is driven by seasonal changes in GPP due to coupling of strong vertical mixing with seasonal changes in underlying carbon exchange. This finding is supported by forward simulations of the Goddard Chemistry Transport Model (GEOS‐Chem) which show that local carbon uptake in the wet season and loss in the dry season due to emissions by ecosystem respiration and biomass burning produces best agreement with observed XCO2. We conclude that GOSAT provides critical measurements of carbon exchange in southern Amazonia, but more samples are needed to examine moist Amazon forests farther north.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations105
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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