Comment on egusphere-2023-132
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Atmospheric methane (CH4) concentrations are rising which is expected to lead to a corresponding increase in its global seasonal cycle amplitude (SCA), the difference between its seasonal maximum and minimum values. Spatially-varying changes in the SCA could indicate long-term persistent variations in the seasonal sources and sinks but such SCA changes have not been investigated. Here we use surface flask measurements and a 3-D chemical transport model (TOMCAT) to diagnose changes in the SCA of atmospheric CH4 between 1995–2020 and attribute the changes regionally to contributions from different sectors. We find that the observed SCA decreased by 4 ppb (7.6 %) in the northern high latitudes (NHL, 60° N–90° N), whilst globally the SCA increased by 2.5 ppb (6.5 %) during this time period. TOMCAT reproduces the change in the SCA at observation sites across the globe and therefore we use it to attribute regions which are contributing to the changes in the NHL SCA. We find that well-mixed background CH4, likely from emissions originating in, and transported from, more southerly latitudes has the largest impact on the decreasing SCA in the NHL (56.5 % of total contribution to NHL). In addition to the background CH4, recent emissions from Canada, the Middle East and Europe contribute 16.9 %, 12.1 % and 8.4 %, respectively, to the total change in the SCA in the NHL. The regional contributions are driven by increases in summer emissions from the Boreal Plains in Canada, decreases in winter emissions across Europe, and a combination of increases in summer emissions and decreases in winter emissions over the Arabian Peninsula and Caspian Sea in the Middle East. These results highlight that changes in the observed seasonal cycle can be an indicator of changing emission regimes in local and non-local regions, particularly in the NHL where the change is counter-intuitive.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,536 | 0,335 |
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 ».