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Enregistrement W3217424481

Global methane budget and trend, 2010-2017: complementarity of inverse analyses using in situ (GLOBALVIEWplus CH 4 ObsPack) and satellite (GOSAT) observations

2020· article· en· W3217424481 sur OpenAlexaboutno aff
Xiao Lu, Daniel J. Jacob, Y. Zhang, Joannes D. Maasakkers, Melissa P. Sulprizio, Lu Shen, Zhen Qu, Tia R. Scarpelli, Hannah Nesser, Robert M. Yantosca, Jian‐Xiong Sheng, A. E. Andrews, Rob Parker, Hartmut Boech, A. Anthony Bloom, Shuang Ma

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneIn situSatelliteComplementarity (molecular biology)Environmental scienceClimatologyAtmospheric sciencesMeteorologyGeologyChemistryGeographyPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use satellite (GOSAT) and in situ (GLOB ALVIEWplus CH4 ObsPack) observations of atmospheric methane in a joint global inversion of methane sources, sinks, and trends for the 2010-2017 period. The inversion is done by analytical solution to the Bayesian optimization problem, yielding closed-form estimates of information content to as sess the consistency and complementarity (or redundancy) of the satellite and in situ data sets. We find that GOSAT and in situ observations are to a large extent complementary, with GOSAT providing a stronger overall constraint on the global methane distributions, but in situ observations being more important for northern midlatitudes and for relaxing global error correlations between methane emissions and the main methane sink (oxidation by OH radicals). The in-situ only and the GOSAT-only inversions alone achieve 113 and 212 respective independent pieces of information (DOFS) for quantifying mean 2010-2017 anthropogenic emissions on 1009 global model grid elements, and respective DOFS of 67 and 122 for 2010-2017 emission trends. The joint GOSAT+ in situ inversion achieves DOFS of 262 and 161 for mean emissions and trends, respectively. Thus, the in situ data in crease the global information content from the GOSAT-only inversion by 20 %-30 %. The in-situ-only and GOSAT-only inversions show consistent corrections to regional methane emissions but are less consistent in optimizing the global methane budget. The joint inversion finds that oil and gas emissions in the US and Canada are underestimated relative to the values reported by these countries to the United Na tions Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and used here as prior estimates, whereas coal emissions in China are overestimated. Wetland emissions in North Amer ica are much lower than in the mean WetCHARTs inventory used as a prior estimate. Oil and gas emissions in the US in crease over the 2010-2017 period but decrease in Canada and Europe. The joint inversion yields a global methane emis sion of 551 Tg a-1 averaged over 2010-2017 and a methane lifetime of 11.2 years against oxidation by tropospheric OH (86 % of the methane sink).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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