XCO <sub>2</sub> in an emission hot-spot region: the COCCON Paris campaign 2015
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Providing timely information on urban greenhouse gas (GHG) emissions and their trends to stakeholders relies on reliable measurements of atmospheric concentrations and the understanding of how local emissions and atmospheric transport influence these observations. Portable Fourier transform infrared (FTIR) spectrometers were deployed at five stations in the Paris metropolitan area to provide column-averaged concentrations of CO2 (XCO2) during a field campaign in spring of 2015, as part of the Collaborative Carbon Column Observing Network (COCCON). Here, we describe and analyze the variations of XCO2 observed at different sites and how they changed over time. We find that observations upwind and downwind of the city centre differ significantly in their XCO2 concentrations, while the overall variability of the daily cycle is similar, i.e. increasing during night-time with a strong decrease (typically 2–3 ppm) during the afternoon. An atmospheric transport model framework (CHIMERE-CAMS) was used to simulate XCO2 and predict the same behaviour seen in the observations, which supports key findings, e.g. that even in a densely populated region like Paris (over 12 million people), biospheric uptake of CO2 can be of major influence on daily XCO2 variations. Despite a general offset between modelled and observed XCO2, the model correctly predicts the impact of the meteorological parameters (e.g. wind direction and speed) on the concentration gradients between different stations. When analyzing local gradients of XCO2 for upwind and downwind station pairs, those local gradients are found to be less sensitive to changes in XCO2 boundary conditions and biogenic fluxes within the domain and we find the model–data agreement further improves. Our modelling framework indicates that the local XCO2 gradient between the stations is dominated by the fossil fuel CO2 signal of the Paris metropolitan area. This further highlights the potential usefulness of XCO2 observations to help optimize future urban GHG emission estimates.
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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 ».