A multiyear estimate of methane fluxes in Alaska from CARVE atmospheric observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methane (CH 4 ) fluxes from Alaska and other arctic regions may be sensitive to thawing permafrost and future climate change, but estimates of both current and future fluxes from the region are uncertain. This study estimates CH 4 fluxes across Alaska for 2012–2014 using aircraft observations from the Carbon in Arctic Reservoirs Vulnerability Experiment (CARVE) and a geostatistical inverse model (GIM). We find that a simple flux model based on a daily soil temperature map and a static map of wetland extent reproduces the atmospheric CH 4 observations at the statewide, multiyear scale more effectively than global‐scale process‐based models. This result points to a simple and effective way of representing CH 4 fluxes across Alaska. It further suggests that process‐based models can improve their representation of key processes and that more complex processes included in these models cannot be evaluated given the information content of available atmospheric CH 4 observations. In addition, we find that CH 4 emissions from the North Slope of Alaska account for 24% of the total statewide flux of 1.74 ± 0.26 Tg CH 4 (for May–October). Global‐scale process models only attribute an average of 3% of the total flux to this region. This mismatch occurs for two reasons: process models likely underestimate wetland extent in regions without visible surface water, and these models prematurely shut down CH 4 fluxes at soil temperatures near 0°C. Lastly, we find that the seasonality of CH 4 fluxes varied during 2012–2014 but that total emissions did not differ significantly among years, despite substantial differences in soil temperature and precipitation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».