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Enregistrement W2884231675 · doi:10.5194/acp-18-10333-2018

Contrasting interannual atmospheric CO <sub>2</sub> variabilities and their terrestrial mechanisms for two types of El Niños

2018· article· en· W2884231675 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

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKNatural Environment Research CouncilMet OfficeDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK Government
Mots-clésExtratropical cycloneClimatologyAtmospheric sciencesAnomaly (physics)Atmosphere (unit)Carbon cycleEnvironmental scienceSouthern HemisphereNorthern HemisphereBorealPrecipitationFlux (metallurgy)ChemistryGeographyGeologyEcosystemPhysicsMeteorologyBiology

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 the interannual carbon cycle variability remain unclear. Here we compared the behaviors of interannual atmospheric CO2 variability and analyzed their terrestrial mechanisms during these two types of El Niños, based on the Mauna Loa (MLO) CO2 growth rate (CGR) and the Dynamic Global Vegetation Model's (DGVM) historical simulations. The composite analysis showed that evolution of the MLO CGR anomaly during EP and CP El Niños had three clear differences: (1) negative or neutral precursors in the boreal spring during an El Niño developing year (denoted as yr0), (2) strong or weak amplitudes, and (3) durations of the peak from December (yr0) to April during an El Niño decaying year (denoted as yr1) compared to October (yr0) to January (yr1) for a CP El Niño, respectively. The global land–atmosphere carbon flux (FTA) simulated by multi-models was able to capture the essentials of these characteristics. We further found that the gross primary productivity (GPP) over the tropics and the extratropical Southern Hemisphere (Trop + SH) generally dominated the global FTA variations during both El Niño types. Regional analysis showed that during EP El Niño events significant anomalous carbon uptake caused by increased precipitation and colder temperatures, corresponding to the negative precursor, occurred between 30° S and 20° N from January (yr0) to June (yr0). The strongest anomalous carbon releases, largely due to the reduced GPP induced by low precipitation and warm temperatures, occurred between the equator and 20° N from February (yr1) to August (yr1). In contrast, during CP El Niño events, clear carbon releases existed between 10° N and 20° S from September (yr0) to September (yr1), resulting from the widespread dry and warm climate conditions. Different spatial patterns of land temperatures and precipitation in different seasons associated with EP and CP El Niños accounted for the evolutionary characteristics of GPP, terrestrial ecosystem respiration (TER), and the resultant FTA. Understanding these different behaviors of interannual atmospheric CO2 variability, along with their terrestrial mechanisms during EP and CP El Niños, is important because the 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 seuil0,011

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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