Improved estimates of net ecosystem exchanges in mega-countries using GOSAT and OCO-2 observations
Notice bibliographique
Résumé
Accurate national terrestrial net ecosystem exchange estimates are crucial for the global stocktake. Net ecosystem exchange estimates from different inversion models vary greatly at national scale, and the relative impacts of prior fluxes and observations on these inversions remain unclear. Here we estimate the net ecosystem exchange of 51 land regions for the 2017-2019 period, focusing on the 10 largest countries, using prior fluxes from 12 terrestrial biosphere models and XCO2 retrievals from GOSAT and OCO-2 satellites as constraints. The average uncertainty reduction for the 10 countries increases from 37% with GOSAT and 45% with OCO-2 to 50% with combined observations, indicating a trend towards robust estimates. At finer spatial scales, even with combined observations, the uncertainty reduction is only 33%, i.e., the prior flux dominates the estimates. This finding underscores the critical importance of integrating multi-source observations and refining prior fluxes to improve the accuracy of carbon flux estimates. Choice of ecosystem model and input satellite data has a significant impact on modelled carbon dioxide flux and its associated uncertainty for large countries, according to atmospheric inversions using GOSAT and OCO-2 data.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».