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Enregistrement W2903236621 · doi:10.5194/acp-2018-1175

Differences of the inverted terrestrial ecosystem carbon flux between using GOSAT and OCO-2 XCO <sub>2</sub> retrievals

2018· article· en· W2903236621 sur OpenAlexafffund
Hengmao Wang, Fei Jiang, Jun Wang, Weimin Ju, Jing M. Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceAtmospheric sciencesCarbon sinkTemperate climateGreenhouse gasCarbon cycleCarbon fluxFlux (metallurgy)BorealEcosystemTerrestrial ecosystemSink (geography)Carbon fibersClimatologyChemistryEcologyOceanographyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In this study, both the Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) and the Orbiting Carbon Observatory 2 (OCO-2) XCO2 retrievals are assimilated within the GEOS-Chem 4D-Var assimilation framework to constrain the terrestrial ecosystem carbon flux during Jul 1, 2014 to Dec 31, 2015. The inverted global and regional carbon fluxes during Jan 1 to Dec 31, 2015 are shown and discussed. Surface CO2 mixing ratios from 47 surface flask sites and XCO2 measurements from 13 TCCON sites are used to evaluate the simulated concentrations with the posteriori carbon fluxes. The results show that globally, the terrestrial ecosystem carbon sink (excluding biomass burning emissions) estimated from GOSAT data is stronger than that inferred from OCO-2 data, and the annual atmospheric CO2 growth rate estimated from GOSAT data is more consistent with the estimate of GCP 2017. Regionally, in most regions, the land sinks inferred from GOSAT data are also stronger than those from OCO-2 data. Compared with the prior fluxes, the carbon fluxes in northern temperate regions change most, followed by tropical and southern temperate regions, and the smallest changes occur in boreal regions. Basically, in temperate regions, the inferred land sinks are significantly increased, while those in tropical regions are decreased. The different changes in different regions are mainly related to the spatial coverage and the amount of XCO2 data in these regions. Compared with CT2016, the inferred carbon sinks are comparable in most temperate regions, but much weaker in boreal and tropical regions. Evaluations using flask and TCCON observations suggest that GOSAT and OCO-2 data, can effectively improve the carbon flux estimates in the northern hemisphere, while in the southern hemisphere the optimized carbon sinks may be overestimated, especially for GOSAT data.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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