Recent global CO <sub>2</sub> flux inferred from atmospheric CO <sub>2</sub> observations and its regional analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The net surface exchange of CO2 for the years 2002–2007 is inferred from 12 181 atmospheric CO2 concentration data with a time-dependent Bayesian synthesis inversion scheme. Monthly CO2 fluxes are optimized for 30 regions of the North America and 20 regions for the rest of the globe. Although there have been many previous multiyear inversion studies, the reliability of atmospheric inversion techniques has not yet been systematically evaluated for quantifying regional interannual variability in the carbon cycle. In this study, the global interannual variability of the CO2 flux is found to be dominated by terrestrial ecosystems, particularly by tropical land, and the variations of regional terrestrial carbon fluxes are closely related to climate variations. These interannual variations are mostly caused by abnormal meteorological conditions in a few months in the year or part of a growing season and cannot be well represented using annual means, suggesting that we should pay attention to finer temporal climate variations in ecosystem modeling. We find that, excluding fossil fuel and biomass burning emissions, terrestrial ecosystems and oceans absorb an average of 3.63 ± 0.49 and 1.94 ± 0.41 Pg C yr−1, respectively. The terrestrial uptake is mainly in northern land while the tropical and southern lands contribute 0.62 ± 0.47, and 0.67 ± 0.34 Pg C yr−1 to the sink, respectively. In North America, terrestrial ecosystems absorb 0.89 ± 0.18 Pg C yr−1 on average with a strong flux density found in the south-east of the continent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».