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Enregistrement W4210571839 · doi:10.1029/2021jg006644

China's Terrestrial Carbon Sink Over 2010–2015 Constrained by Satellite Observations of Atmospheric CO<sub>2</sub> and Land Surface Variables

2022· article· en· W4210571839 sur OpenAlexaff
Wei He, Fei Jiang, Mousong Wu, Weimin Ju, Marko Scholze, Jing M. Chen, Brendan Byrne, Junjie Liu, Hengmao Wang, Jun Wang, Songhan Wang, Yanlian Zhou, Chunhua Zhang, Ngoc Tu Nguyen, Yang Shen, Zhi Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbon sinkEnvironmental scienceSink (geography)Carbon cycleAtmospheric sciencesData assimilationPhotosynthetically active radiationClimatologyCarbon fluxPrimary productionClimate changeMeteorologyPhotosynthesisGeographyGeologyEcosystemEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The magnitude and distribution of China's terrestrial carbon sink remain uncertain due to insufficient constraints at large scales, whereby satellite data offer great potential for reducing the uncertainty. Here, we present two carbon sink estimates for China constrained either by satellite CO 2 column concentrations (XCO 2 ) within the Global Carbon Assimilation System or by remotely sensed soil moisture and Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR) in addition to in situ CO 2 observations within the Carbon Cycle Data Assimilation System. They point to a moderate size of carbon sinks of 0.34 ± 0.14 (mean ± unc.) and 0.43 ± 0.09 PgC/yr during 2010–2015, which are supported by an inventory‐based estimate for forest and soil carbon sink (0.26 PgC/yr) and fall in the range of contemporary ensemble atmospheric inversions (0.25–0.48 PgC/yr). They also agree reasonably well on interannual variations, which reflect the carbon sink anomalies induced by regional droughts in southwest China. Furthermore, their spatial distributions are broadly consistent that of the forest inventory‐based estimate, indicating that the largest carbon sinks locate in central and eastern China. Their estimates for forest carbon sink coincide fairly well with the inventory‐based estimate across different regions, especially when aggregated to the north and south of China. Although enhanced recently by afforestation, China's carbon sink was also significantly weakened by regional droughts, which were often not fully represented in previous in situ CO 2 ‐based inversions due to insufficient observations. Our results suggest that satellite‐based atmospheric CO 2 and land surface observations are vital in characterizing terrestrial net carbon fluxes at regional scales.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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