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Enregistrement W2287398007 · doi:10.5194/acp-17-2881-2017

Impact of Siberian observations on the optimization of surface CO <sub>2</sub> flux

2017· article· en· W2287398007 sur OpenAlexaff
Jinwoong Kim, Hyun Mee Kim, Chun‐Ho Cho, Kyung-On Boo, A. R. Jacobson, Motoki Sasakawa, Toshinobu Machida, Mikhail Arshinov, N. Fedoseev

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryNational Institute of Environmental ResearchKorea Meteorological AdministrationChina Meteorological AdministrationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésFlux (metallurgy)Environmental scienceNorthern HemisphereAtmospheric sciencesMagnitude (astronomy)ClimatologyChemistryPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. To investigate the effect of additional CO2 observations in the Siberia region on the Asian and global surface CO2 flux analyses, two experiments using different observation data sets were performed for 2000–2009. One experiment was conducted using a data set that includes additional observations of Siberian tower measurements (Japan-Russia Siberian Tall Tower Inland Observation Network: JR-STATION), and the other experiment was conducted using a data set without the above additional observations. The results show that the global balance of the sources and sinks of surface CO2 fluxes was maintained for both experiments with and without the additional observations. While the magnitude of the optimized surface CO2 flux uptake and flux uncertainty in Siberia decreased from −1.17 ± 0.93 to −0.77 ± 0.70 Pg C yr−1, the magnitude of the optimized surface CO2 flux uptake in the other regions (e.g., Europe) of the Northern Hemisphere (NH) land increased for the experiment with the additional observations, which affect the longitudinal distribution of the total NH sinks. This change was mostly caused by changes in the magnitudes of surface CO2 flux in June and July. The observation impact measured by uncertainty reduction and self-sensitivity tests shows that additional observations provide useful information on the estimated surface CO2 flux. The average uncertainty reduction of the conifer forest of Eurasian boreal (EB) is 29.1 % and the average self-sensitivities at the JR-STATION sites are approximately 60 % larger than those at the towers in North America. It is expected that the Siberian observations play an important role in estimating surface CO2 flux in the NH land (e.g., Siberia and Europe) in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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