Neutral Tropical African CO <sub>2</sub> Exchange Estimated From Aircraft and Satellite Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical lands play an important role in the global carbon cycle yet their contribution remains uncertain owing to sparse observations. Satellite observations of atmospheric carbon dioxide (CO 2 ) have greatly increased spatial coverage over tropical regions, providing the potential for improved estimates of terrestrial fluxes. Despite this advancement, the spread among satellite‐based and in‐situ atmospheric CO 2 flux inversions over northern tropical Africa (NTA), spanning 0–24°N, remains large. Satellite‐based estimates of an annual source of 0.8–1.45 PgC yr −1 challenge our understanding of tropical and global carbon cycling. Here, we compare posterior mole fractions from the suite of inversions participating in the Orbiting Carbon Observatory 2 (OCO‐2) Version 10 Model Intercomparison Project (v10 MIP) with independent in‐situ airborne observations made over the tropical Atlantic Ocean by the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Atmospheric Tomography (ATom) mission during four seasons. We develop emergent constraints on tropical African CO 2 fluxes using flux‐concentration relationships defined by the model suite. We find an annual flux of 0.14 ± 0.39 PgC yr −1 (mean and standard deviation) for NTA, 2016–2018. The satellite‐based flux bias suggests a potential positive concentration bias in OCO‐2 B10 and earlier version retrievals over land in NTA during the dry season. Nevertheless, the OCO‐2 observations provide improved flux estimates relative to the in situ observing network at other times of year, indicating stronger uptake in NTA during the wet season than the in‐situ inversion estimates.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».