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Enregistrement W2115689080 · doi:10.5194/acp-14-8269-2014

CarbonTracker-CH <sub>4</sub> : an assimilation system for estimating emissions of atmospheric methane

2014· article· en· W2115689080 sur OpenAlexaff
Lori Bruhwiler, E. J. Dlugokencky, K. A. Masarie, Misa Ishizawa, A. E. Andrews, J. B. Miller, Colm Sweeney, Pieter P. Tans, D. E. J. Worthy

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésEnvironmental scienceLatitudeAtmospheric sciencesTemperate climateClimatologyMethaneBorealArcticAtmospheric methaneFlux (metallurgy)Northern HemisphereChemistryGeographyOceanographyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We describe an assimilation system for atmospheric methane (CH4), CarbonTracker-CH4, and demonstrate the diagnostic value of global or zonally averaged CH4 abundances for evaluating the results. We show that CarbonTracker-CH4 is able to simulate the observed zonal average mole fractions and capture inter-annual variability in emissions quite well at high northern latitudes (53–90° N). In contrast, CarbonTracker-CH4 is less successful in the tropics where there are few observations and therefore misses significant variability and is more influenced by prior flux estimates. CarbonTracker-CH4 estimates of total fluxes at high northern latitudes are about 81 ± 7 Tg CH4 yr−1, about 12 Tg CH4 yr−1 (13%) lower than prior estimates, a result that is consistent with other atmospheric inversions. Emissions from European wetlands are decreased by 30%, a result consistent with previous work by Bergamaschi et al. (2005); however, unlike their results, emissions from wetlands in boreal Eurasia are increased relative to the prior estimate. Although CarbonTracker-CH4 does not estimate an increasing trend in emissions from high northern latitudes for 2000 through 2010, significant inter-annual variability in high northern latitude fluxes is recovered. Exceptionally warm growing season temperatures in the Arctic occurred in 2007, a year that was also anonymously wet. Estimated emissions from natural sources were greater than the decadal average by 4.4 ± 3.8 Tg CH4 yr−1 in 2007. CarbonTracker-CH4 estimates for temperate latitudes are only slightly increased over prior estimates, but about 10 Tg CH4 yr−1 is redistributed from Asia to North America. This difference exceeds the estimated uncertainty for North America (±3.5 Tg CH4 yr−1). We used time invariant prior flux estimates, so for the period from 2000 to 2006, when the growth rate of global atmospheric CH4 was very small, the assimilation does not produce increases in natural or anthropogenic emissions in contrast to bottom-up emission data sets. After 2006, when atmospheric CH4 began its recent increases, CarbonTracker-CH4 allocates some of the increases to anthropogenic emissions at temperate latitudes, and some to tropical wetland emissions. For temperate North America the prior flux increases by about 4 Tg CH4 yr−1 during winter when biogenic emissions are small. Examination of the residuals at some North American observation sites suggests that increased gas and oil exploration may play a role since sites near fossil fuel production are particularly hard for the inversion to fit and the prior flux estimates at these sites are apparently lower and lower over time than what the atmospheric measurements imply. The tropics are not currently well resolved by CarbonTracker-CH4 due to sparse observational coverage and a short assimilation window. However, there is a small uncertainty reduction and posterior emissions are about 18% higher than prior estimates. Most of this increase is allocated to tropical South America rather than being distributed among the global tropics. Our estimates for this source region are about 32 ± 4 Tg CH4 yr−1, in good agreement with the analysis of Melack et al. (2004) who obtained 29 Tg CH4 yr−1 for the most productive region, the Amazon Basin.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations182
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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