Effect of assimilating CO2 observations in the Korean Peninsula on the inverse modeling to estimate surface CO2 flux over Asia
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the impact of two CO2 observation datasets obtained from the Korean Peninsula on the surface CO2 flux estimation over Asia, the two datasets are assimilated into the CarbonTracker (CT) inverse modeling system and the estimated surface CO2 fluxes are analyzed. Anmyeon-do (AMY) and Gosan (GSN) sites in the Korean Peninsula have observed surface CO2 mole fraction since the late 1990s. To investigate the effect of assimilating the additional Korean observations on the surface CO2 flux estimation over Asia, two experiments are conducted. The reference experiment (CNTL) only assimilates observations provided by National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), while the other experiment (EXP1) assimilates both NOAA observations and two Korean observation datasets. The results are analyzed for 9 years from 2003 to 2011 in Asia region because both AMY and GSN datasets exist almost completely for this period. The annual average of estimated biosphere CO2 flux of EXP1 shows more flux absorption in summer and less flux emission from fall to spring compared to CNTL, mainly on Eurasia Temperate and Eurasia Boreal regions. When comparing model results to independent CO2 concentration data from surface stations and aircraft, the root mean square error is smaller for EXP1 than CNTL. The EXP1 yields more reduction on uncertainty of estimated biosphere CO2 flux over Asia, and the observation impact of AMY, GSN sites on flux estimation is approximately 11%, which is greater than other observation sites around the world. Therefore, the two CO2 observation sets in the Korean Peninsula are useful in reducing uncertainties for regional as well as global scale CO2 flux estimation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».