Sensitivity of biomass burning emissions estimates to land surface information
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Emissions from biomass burning (BB) are a key source of atmospheric tracer gases that affect the atmospheric carbon cycle. We developed four sets of global BB emissions estimates (named GlcGlob, GlcGeoc, McdGlob, and McdGeoc) using a bottom-up approach and by combining the remote sensing products related to fire distribution with two aboveground biomass (AGB) and two land cover classification (LCC) distributions. The sensitivity of the estimates of BB emissions to the AGB and LCC data was evaluated using the carbon monoxide (CO) emissions associated with each BB estimate. Using the AGB and/or LCC data led to substantially different spatial estimates of CO emissions, with a large (factor of approximately 3) spread of estimates for the mean annual CO emissions: 526±53, 219±35, 624±57, and 293±44 Tg CO yr−1 for GlcGlob, GlcGeoc, McdGlob, and McdGeoc, respectively, and 415±47 Tg CO yr−1 for their ensemble average (EsmAve). We simulated atmospheric CO variability at an approximately 2.5∘ grid using an atmospheric tracer transport model and the BB emissions estimates and compared it with ground-based and satellite observations. At ground-based observation sites during fire seasons, the impact of intermittent fire events was poorly defined in our simulations due to the coarse resolution, which obscured temporal and spatial variability in the simulated atmospheric CO concentration. However, when compared at the regional and global scales, the distribution of atmospheric CO concentrations in the simulations shows substantial differences among the estimates of BB emissions. These results indicate that the estimates of BB emissions are highly sensitive to the AGB and LCC data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».