Evaluating methane emissions between 2008 and 2019 in high northern latitudes by using inverse modeling
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is particularly sensitive to global warming and the effects of the increasing temperatures can already be detected in this region by occurring events such as thawing permafrost and decreasing Arctic sea ice area. One of the possible consequences is the risk of enhanced regional greenhouse gas emissions such as methane (CH4) due to the exposure of large terrestrial carbon pools or subsea permafrost which have previously been shielded by ice and frozen soil. Various sources, both natural and anthropogenic, are presently emitting methane in the Arctic. Natural sources include wetlands and other freshwater biomes, as well as the ocean and biomass burning. Despite the relatively small population in this region, CH4 emissions due to human activities are also significant. The main anthropogenic sources are the extraction and distribution of fossil fuels in the Arctic nations and, to a lesser extent, livestock activities and waste management. However, assessing the amount of CH4 emissions in the Arctic and their contribution to the global budget still remains challenging due to the difficulties in carrying out accurate measurements in such remote areas. Besides, high variations in the spatial distribution of methane sources and a poor understanding of the effects of ongoing changes in carbon decomposition, vegetation and hydrology also complicate the assessment. Therefore, the aim of this work is to reduce uncertainties on methane emissions in high northern latitudes. In order to achieve that, an inverse modeling approach has been implemented by using observational data sets of CH4 concentrations obtained at 42 surface stations located in different Arctic regions for the period from 2008 to 2019, the atmospheric transport model FLEXPART, as well as available bottom-up estimates of methane emissions provided by process-based surface models and CH4 emission inventories. The results have been analysed with regards to seasonal and inter-annual fluctuations, spatial differences and trends over the period of study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».