A new method to detect long term trends of methane (CH <sub>4</sub> ) and nitrous oxide (N <sub>2</sub> O) total columns measured within the NDACC ground-based high resolution solar FTIR network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Total columns measured with the ground-based solar FTIR technique are highly variable in time due to atmospheric chemistry and dynamics in the atmosphere above the measurement station. In this paper, a multiple regression model with anomalies of air pressure, total columns of hydrogen fluoride (HF) and carbon monoxide (CO) and tropopause height are used to reduce the variability in the methane (CH4) and nitrous oxide (N2O) total columns to estimate reliable linear trends with as small uncertainties as possible. The method is developed at the Harestua station (60° N, 11° E, 600 m a.s.l.) and used on three other European FTIR stations, i.e. Jungfraujoch (47° N, 8° E, 3600 m a.s.l.), Zugspitze (47° N, 11° E, 3000 m a.s.l.), and Kiruna (68° N, 20° E, 400 m a.s.l.). Linear CH4 trends between 0.13 ± 0.01-0.25 ± 0.02 % yr−1 were estimated for all stations in the 1996-2009 period. A piecewise model with three separate linear trends, connected at change points, was used to estimate the short term fluctuations in the CH4 total columns. This model shows a growth in 1996–1999 followed by a period of steady state until 2007. From 2007 until 2009 the atmospheric CH4 amount increases between 0.57 ± 0.22–1.15 ± 0.17 % yr−1. Linear N2O trends between 0.19 ± 0.01–0.40 ± 0.02 % yr−1 were estimated for all stations in the 1996-2007 period, here with the strongest trend at Harestua and Kiruna and the lowest at the Alp stations. From the N2O total columns crude tropospheric and stratospheric partial columns were derived, indicating that the observed difference in the N2O trends between the FTIR sites is of stratospheric origin. This agrees well with the N2O measurements by the SMR instrument onboard the Odin satellite showing the highest trends at Harestua, 0.98 ± 0.28 % yr−1, and considerably smaller trends at lower latitudes, 0.27 ± 0.25 % yr−1. The multiple regression model was compared with two other trend methods, the ordinary linear regression and a Bootstrap algorithm. The multiple regression model estimated CH4 and N2O trends that differed up to 31 % compared to the other two methods and had uncertainties that were up to 300 % lower. Since the multiple regression method were carefully validated this stresses the importance to account for variability in the total columns when estimating trend from solar FTIR data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».