Permafrost Region Greenhouse Gas Budgets Suggest a Weak CO<sub>2</sub> Sink and CH<sub>4</sub> and N<sub>2</sub>O Sources, But Magnitudes Differ Between Top‐Down and Bottom‐Up Methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large stocks of soil carbon (C) and nitrogen (N) in northern permafrost soils are vulnerable to remobilization under climate change. However, there are large uncertainties in present‐day greenhouse gas (GHG) budgets. We compare bottom‐up (data‐driven upscaling and process‐based models) and top‐down (atmospheric inversion models) budgets of carbon dioxide (CO 2 ), methane (CH 4 ) and nitrous oxide (N 2 O) as well as lateral fluxes of C and N across the region over 2000–2020. Bottom‐up approaches estimate higher land‐to‐atmosphere fluxes for all GHGs. Both bottom‐up and top‐down approaches show a sink of CO 2 in natural ecosystems (bottom‐up: −29 (−709, 455), top‐down: −587 (−862, −312) Tg CO 2 ‐C yr −1 ) and sources of CH 4 (bottom‐up: 38 (22, 53), top‐down: 15 (11, 18) Tg CH 4 ‐C yr −1 ) and N 2 O (bottom‐up: 0.7 (0.1, 1.3), top‐down: 0.09 (−0.19, 0.37) Tg N 2 O‐N yr −1 ). The combined global warming potential of all three gases (GWP‐100) cannot be distinguished from neutral. Over shorter timescales (GWP‐20), the region is a net GHG source because CH 4 dominates the total forcing. The net CO 2 sink in Boreal forests and wetlands is largely offset by fires and inland water CO 2 emissions as well as CH 4 emissions from wetlands and inland waters, with a smaller contribution from N 2 O emissions. Priorities for future research include the representation of inland waters in process‐based models and the compilation of process‐model ensembles for CH 4 and N 2 O. Discrepancies between bottom‐up and top‐down methods call for analyses of how prior flux ensembles impact inversion budgets, more and well‐distributed in situ GHG measurements and improved resolution in upscaling techniques.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».