Estimating regional scale methane flux and budgets using CARVE aircraft measurements over Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Methane (CH4) is the second most important greenhouse gas but its emissions from northern regions is still poorly constrained. In this study, we analyze a subset of in situ CH4 aircraft observations made over Alaska during the growing seasons of 2012–2014 as part of the Carbon in Arctic Reservoir Vulnerability Experiment (CARVE). Surface CH4 fluxes are estimated using an atmospheric particle transport model which quantitatively links surface emissions from Alaska and the western Yukon with observations of enhanced CH4 in the boundary layer. We estimate that between May and September, 2.1 ± 0.5 Tg, 1.7 ± 0.4 Tg and 2.0 ± 0.3 Tg of CH4 were emitted from the region of interest for 2012–2014, respectively. The predominant sources of the CH4 budget were two broadly classed eco-regions within our domain, with CH4 from the tundra region accounting for over half of the overall budget, despite only representing 18 % of the total surface area. Boreal regions, which cover a large part of the study region, accounted for the remainder of the emissions. Simple multiple linear regression analysis revealed that overall, CH4 flux were largely driven by soil temperature and elevation. In regions specifically dominated by wetlands, soil temperature and moisture at 10 cm depth were important explanatory variables while in regions that were not wetlands, soil temperature and moisture at 40 cm depth were more important, reflecting the depth at which methanogenesis occurs. Although similar variables have been found in the past to control CH4 emissions at local scales, this study shows that they can be used to generate a statistical model to estimate the regional scale CH4 budget.
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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 | 0,000 |
| 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 ».