MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2789453871 · doi:10.5194/acp-2018-208

Contrasting behaviors of the atmospheric CO <sub>2</sub> interannual variability during two types of El Niños

2018· article· en· W2789453871 sur OpenAlexaff
Jun Wang, Ning Zeng, Meirong Wang, Fei Jiang, Jingming Chen, Pierre Friedlingstein, Atul K. Jain, Ziqiang Jiang, Weimin Ju, Sebastian Lienert, Julia E. M. S. Nabel, Stephen Sitch, Nicolas Viovy, Hengmao Wang, A. Wiltshire

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaMet OfficeDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK Government
Mots-clésExtratropical cycloneClimatologyAnomaly (physics)BorealAtmospheric sciencesPrecipitationSouthern HemisphereEnvironmental scienceAtmosphere (unit)EquatorFlux (metallurgy)Northern HemisphereCarbon cycleEcosystemGeographyLatitudeChemistryPhysicsGeologyMeteorologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. El Niño has two different flavors: eastern Pacific (EP) and central Pacific (CP) El Niños, with different global teleconnections. However, their different impacts on carbon cycle interannual variability remain unclear. We here compared the behaviors of the atmospheric CO2 interannual variability and analyzed their terrestrial mechanisms during these two types of El Niños, based on Mauna Loa (MLO) CO2 growth rate (CGR) and Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs) historical simulations. Composite analysis shows that evolutions of MLO CGR anomaly have three clear differences in terms of (1) negative and neutral precursors in boreal spring of El Niño developing years (denoted as “yr0”), (2) strong and weak amplitudes, and (3) durations of peak from December (yr0) to April of El Niño decaying year (denoted as “yr1”) and from October (yr0) to January (yr1) during EP and CP El Niños, respectively. Models simulated global land–atmosphere carbon flux (FTA) is able to capture the essentials of these characteristics. We further find that the gross primary productivity (GPP) over the tropics and extratropical southern hemisphere (Trop+SH) generally dominates the global FTA variations during both El Niño types. Regionally, significant anomalous carbon uptake caused by more precipitation and colder temperature, corresponding to the negative precursor, occurs between 30° S and 20° N from January (yr0) to June (yr0), while the strongest anomalous carbon releases, due largely to the reduced GPP induced by low precipitation and warm temperature, happen between equator and 20° N from February (yr1) to August (yr1) during EP El Niño events. In contrast, during CP El Niño events, clear carbon releases exist between 10° N and 20° S from September (yr0) to September (yr1), resulted from the widespread dry and warm climate conditions. Different spatial patterns of land temperature and precipitation in different seasons associated with EP and CP El Niños account for the characteristics in evolutions of GPP, terrestrial ecosystem respiration (TER), and resultant FTA. Understanding these different behaviors of the atmospheric CO2 interannual variability along with their terrestrial mechanisms during EP and CP El Niños is important because CP El Niño occurrence rate might increase under global warming.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAtmospheric and Environmental Gas Dynamics→Travaux en français237 207→