Analyzing spatio-temporal patterns in atmospheric carbon dioxide concentration across Iran from 2003 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Adapting to climate change as a consequence of increasing greenhouse gas (GHG) emissions is of paramount importance in the near future. Therefore, recognition of spatial and temporal variations of atmospheric carbon dioxide (CO2) concentration both globally and regionally is critical. The goal of this study was to analyze spatio-temporal patterns of atmospheric CO2 concentration (XCO2) for Iran over the period from 2003 to 2020 to shed light on the role of various biotic and abiotic controls. First, by using atmospheric XCO2 data obtained from the SCIAMACHY and GOSAT satellite instruments, a series of spatio-temporal XCO2 distribution maps were developed. Second, to understand of the potential causes underlying the spatio-temporal distributions in XCO2, the correlations between monthly XCO2 and vegetation abundance, air temperature, precipitation, and fossil fuel CO2 emissions were examined. The spatio-temporal patterns in XCO2 indicated an increasing gradient of XCO2 from north to south and from west to east in Iran, with the highest XCO2 in the central, southern and southeastern parts of the country. The findings revealed that XCO2 was negatively correlated with vegetation abundance and precipitation, and positively correlated with air temperature in different months from 2003 to 2020. Among the different explanatory variables, vegetation abundance explained most of the spatial variation in XCO2. Furthermore, in spring (April and May), which has the highest amount of vegetation abundance and precipitation, biotic controls had a substantial impact on the diffusion and absorption of XCO2 in the northern and northwestern parts of Iran. Our results suggest that CO2 is moved from the center of Iran to the outer parts of the country in summer (July–September) and vice-versa in winter (January–March). Our findings provide policy- and decision makers with crucial information regarding the spatio-temporal dynamics in XCO2 to reduce and, ultimately, halt its increase.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».