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Enregistrement W2130520941 · doi:10.5194/gmd-3-689-2010

Modeling global atmospheric CO <sub>2</sub> with improved emission inventories and CO <sub>2</sub> production from the oxidation of other carbon species

2010· article· en· W2130520941 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryUniversity of Toronto
Mots-clésChemical transport modelEnvironmental scienceAtmospheric sciencesChemistryTroposphereEnvironmental chemistryMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The use of global three-dimensional (3-D) models with satellite observations of CO2 in inverse modeling studies is an area of growing importance for understanding Earth's carbon cycle. Here we use the GEOS-Chem model (version 8-02-01) CO2 mode with multiple modifications in order to assess their impact on CO2 forward simulations. Modifications include CO2 surface emissions from shipping (~0.19 Pg C yr−1), 3-D spatially-distributed emissions from aviation (~0.16 Pg C yr−1), and 3-D chemical production of CO2 (~1.05 Pg C yr−1). Although CO2 chemical production from the oxidation of CO, CH4 and other carbon gases is recognized as an important contribution to global CO2, it is typically accounted for by conversion from its precursors at the surface rather than in the free troposphere. We base our model 3-D spatial distribution of CO2 chemical production on monthly-averaged loss rates of CO (a key precursor and intermediate in the oxidation of organic carbon) and apply an associated surface correction for inventories that have counted emissions of CO2 precursors as CO2. We also explore the benefit of assimilating satellite observations of CO into GEOS-Chem to obtain an observation-based estimate of the CO2 chemical source. The CO assimilation corrects for an underestimate of atmospheric CO abundances in the model, resulting in increases of as much as 24% in the chemical source during May–June 2006, and increasing the global annual estimate of CO2 chemical production from 1.05 to 1.18 Pg C. Comparisons of model CO2 with measurements are carried out in order to investigate the spatial and temporal distributions that result when these new sources are added. Inclusion of CO2 emissions from shipping and aviation are shown to increase the global CO2 latitudinal gradient by just over 0.10 ppm (~3%), while the inclusion of CO2 chemical production (and the surface correction) is shown to decrease the latitudinal gradient by about 0.40 ppm (~10%) with a complex spatial structure generally resulting in decreased CO2 over land and increased CO2 over the oceans. Since these CO2 emissions are omitted or misrepresented in most inverse modeling work to date, their implementation in forward simulations should lead to improved inverse modeling estimates of terrestrial biospheric fluxes.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,983

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,179 · 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