Anthropogenic and Natural Factors Affecting Trends in Atmospheric Methane in Barrow, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the long-term trends in Arctic ambient methane (CH4) mixing ratios over 1986–2014 and investigated their potential causes. Significant correlations between carbon monoxide (CO) and CH4 in Barrow, Alaska (r = −0.59, p = 0.007) and Alert, Canada (r = −0.62, p = 0.004) with the strongest correlations occurring in April (r = −0.81, p = 0.000, and r = −0.80, p = 0.000) suggest local to global anthropogenic contributions to ambient CH4 during the cold months. Backward trajectories indicate a significant influence (27% of total trajectories) of local emissions from the Prudhoe Bay Oil Field on ambient CH4 in Barrow in winter, and this influence was dominated by other factors in summer. The mean CH4 wetland emission flux in Barrow over 1986–2014 was estimated to be 0.008 ± 0.002 µg m−2 s−1 while in Tiksi, Russia it was 0.010 µg m−2 s−1 over 2012–2016, which is comparable to the lower end of measurements in the literature. Note that in Barrow, there was a decrease in wetland flux from 0.0083 ± 0.002 µg m−2 s−1 over 1986–1998 to 0.0077 ± 0.002 µg m−2 s−1 from 1999–2006 followed by an increase to 0.0081 ± 0.002 µg m−2 s−1 over 2007–2014. Although the difference between the three values is not statistically significant due to small sample size, it is indicative of possible warm season wetland emissions contributing to the zero-growth period. Strong support for this hypothesis is that these changes are consistent with a concurrent drop in summertime temperature possibly causing a decrease in wetland emissions over 1998–2006 based on the statistically significant correlations between temperature and CH4 during August through November (r ~ 0.36–0.56, p = ≤0.05). In a warming climate, permafrost thawing can increase CH4 wetland emissions and also decrease wetlands making it a complex problem, and, hence, further study is needed to better understand the mechanisms driving long-term trends in Arctic CH4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».