Regional variability of methane fluxes in the permafrost landscape of the Mackenzie River Delta, Canada derived from airborne measurements
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands are the dominant natural source of methane \nrelease on a global scale. Estimates about the contribution \nof Arctic permafrost wetlands to the emission are still \nuncertain and need further assessment. A reason for that \nvariability is the heterogeneity of the Arctic permafrost \nlandscapes. They extend over large areas and are characterised \nby temporally and spatially varying environmental \nproperties like land cover, surface temperature or soil \nwater content. With chamber and tower measurements, \nexchange processes of matter fluxes have been determined \nfor decades and have contributed to our understanding of \nthe underlying processes. These results give an idea about \npossible changes in the future related to changing climatic \nconditions. For conclusions on a regional scale, however, \nthese measurements cannot represent the true spatial variability \nof these fluxes, due to their local quality. Regional \ninformation about the fluxes, especially methane fluxes, \nis indispensable for assessing and predicting the climatic \nimportance of the Arctic permafrost regions. To overcome \nthis spatial limitation we use airborne measurements. \nDuring the Airborne Measurements of Methane Fluxes (AIRMETH) \ncampaigns we conducted low level flights across the \nMackenzie River Delta in Canada in the summers of 2012 \nand 2013. With statistical methods, the measured methane \nfluxes are related to relevant spatio-temporal meteorological \ninformation and surface properties derived from remote \nsensing products. Here we will show first results of the \nspatial variation of methane fluxes in the Mackenzie River \nDelta in 2013.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».