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Enregistrement W4241305415 · doi:10.5194/bg-2018-384

Global atmospheric CO <sub>2</sub> inverse models converging on neutral tropical land exchange but diverging on fossil fuel and atmospheric growth rate

2018· preprint· en· W4241305415 sur OpenAlexafffund
Benjamin Gaubert, Britton B. Stephens, Sourish Basu, Frédéric Chevallier, Feng Deng, E. A. Kort, Prabir K. Patra, Wouter Peters, Christian Rödenbeck, Tazu Saeki, David Schimel, Ingrid T. Luijkx, Steven C. Wofsy, Yi Yin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsEuropean CommissionEnvironment and Climate Change CanadaNational Aeronautics and Space AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceSouthern HemisphereNorthern HemisphereExtratropical cycloneAtmospheric sciencesCoupled model intercomparison projectClimatologyInversion (geology)Annual cycleCarbon cycleFlux (metallurgy)Climate modelClimate changeGeologyOceanographyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We have compared a suite of recent global CO2 atmospheric inversion results to independent airborne observations and to each other, to assess their dependence on differences in northern extratropical vertical transport and to identify some of the drivers of model spread. We evaluate posterior CO2 concentration profiles against observations from the High-Performance Instrumented Airborne Platform for Environmental Research (HIAPER) Pole-to-Pole Observations (HIPPO) aircraft campaigns over the mid Pacific in 2009–2011. Although the models differ in inverse approaches, assimilated observations, prior fluxes, and transport models, their latitudinal distributions of land fluxes have converged significantly since the Atmospheric Carbon Cycle Inversion Intercomparison (TransCom3) and the REgional Carbon Cycle Assessment and Processes (RECCAP) projects, with model spread reduced by 80 % since TransCom3 and 70 % since RECCAP. Most modelled CO2 fields agree reasonably well with the HIPPO observations, in particular for annual mean vertical gradients in the northern hemisphere. Northern hemisphere vertical mixing no longer appears to be a dominant driver of northern versus tropical annual flux differences. Our newer suite of models still gives modest northern extratropical land uptake and near neutral tropical land uptake for 2009–2011, thus implying a continued strong uptake in intact tropical forests given estimates of emissions from deforestation. The results from these models for other time periods (2004–2014, 2001–2004, 1992–1996), and re-evaluation of the TransCom3 Level 2 and RECCAP results confirms that tropical land carbon fluxes including deforestation have been near neutral for several decades. However, models still have large disagreements on ocean-land partitioning, and this is influenced by differences in prescribed fossil fuel emissions and is associated with differences in retrieved atmospheric growth rate. The fossil fuel and the atmospheric growth rate terms have been thought to be the best-known terms in the global carbon budget, but we show that they dominate the model spread at the largest scales and currently limit our ability to assess regional scale terrestrial fluxes and ocean-land partitioning from the model ensemble.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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