New calibration procedures for airborne turbulence measurements and accuracy of the methane fluxes during the AirMeth campaigns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Low-level flights over tundra wetlands in Alaska and Canada have been conducted during the Airborne Measurements of Methane Emissions (AirMeth) campaigns to measure turbulent methane fluxes in the atmosphere. In this paper we describe the instrumentation and new calibration procedures for the essential pressure parameters required for turbulence sensing by aircraft that exploit suitable regular measurement flight legs without the need for dedicated calibration patterns. We estimate the accuracy of the mean wind and the turbulence measurements. We show that airborne measurements of turbulent fluxes of methane and carbon dioxide using cavity ring-down spectroscopy trace gas analysers together with established turbulence equipment achieve a relative accuracy similar to that of measurements of sensible heat flux if applied during low-level flights over natural area sources. The inertial subrange of the trace gas fluctuations cannot be resolved due to insufficient high-frequency precision of the analyser, but, since this scatter is uncorrelated with the vertical wind velocity, the covariance and thus the flux are reproduced correctly. In the covariance spectra the -7/3 drop-off in the inertial subrange can be reproduced if sufficient data are available for averaging. For convective conditions and flight legs of several tens of kilometres we estimate the flux detection limit to be about 4 mg m−2 d−1 for w′CH4′‾, 1.4 g m−2 d−1 for w′CO2′‾ and 4.2 W m−2 for the sensible heat flux.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».