Investigation of Urban Vegetative Fluxes of Carbon Dioxide over the Greater Toronto and Hamilton Area
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial vegetation is known to be an important sink for carbon dioxide (CO2). However, fluxes to and from vegetation are often not accounted for when studying anthropogenic CO2 emissions in urban areas. This project seeks to quantify urban biogenic fluxes in the Greater Toronto and Hamilton Area located in Southern Ontario, Canada. Toronto is Canada’s most populated city but also has a large amount of green-space, covering approximately 13 % of the city. In addition, vegetation is not evenly distributed throughout the region. We therefore expect biogenic fluxes to play an important role in the spatial patterns of CO2 concentrations and the overall local carbon budget. In order to fully understand biogenic fluxes they can be partitioned into the amount of CO2 sequestered via photosynthesis, gross primary productivity (GPP), and the amount respired by vegetation, ecosystem respiration (Reco). Solar induced chlorophyll fluorescence (SIF) measured from space has been shown to be a valuable proxy for photosynthesis and thus can be used to estimate GPP. Vegetation models, including the Urban Vegetation Photosynthesis and Respiration Model (UrbanVPRM) and the SIF for Modelling Urban biogenic Fluxes (SMUrF) model, have also been used to estimate both GPP and Reco In this study we compare modelled and SIF-derived biogenic CO2 fluxes at a 500 m by 500 m resolution, to ground-based flux tower measurements in Southern Ontario to determine how well these methods estimate biogenic CO2 fluxes. This study works towards determining the importance of biogenic fluxes in the Greater Toronto and Hamilton Area. Furthermore, the results of this work may inform policy makers and city planners on how urban vegetation affects CO2 concentrations and patterns within cities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».