The 2015–2016 carbon cycle as seen from OCO-2 and the global in situ network
Notice bibliographique
Résumé
The Orbiting Carbon Observatory-2 has been on orbit since 2014, and its global coverage holds the potential to reveal new information about the carbon cycle through the use of top-down atmospheric inversion methods combined with column average CO 2 retrievals. We employ a large ensemble of atmospheric inversions utilizing different transport models, data assimilation techniques, and prior flux distributions in order to quantify the satellite-informed fluxes from OCO-2 Version 7r land observations and their uncertainties at continental scales. Additionally, we use in situ measurements to provide a baseline against which to compare the satellite-constrained results. We find that within the ensemble spread, in situ observations, and satellite retrievals constrain a similar global total carbon sink of 3.7±0.5 PgC yr −1 , and 1.5±0.6 PgC yr −1 for global land, for the 2015–2016 annual mean. This agreement breaks down in smaller regions, and we discuss the differences between the experiments. Of particular interest is the difference between the different assimilation constraints in the tropics, with the largest differences occurring in tropical Africa, which could be an indication of the global perturbation from the 2015–2016 El Niño. Evaluation of posterior concentrations using TCCON and aircraft observations gives some limited insight into the quality of the different assimilation constraints, but the lack of such data in the tropics inhibits our ability to make strong conclusions there.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».