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Enregistrement W4408429870 · doi:10.5194/egusphere-egu25-15075

Assessing Bottom-Up and Top-Down Methane Emission Estimates in Northern High Latitude Regions (2018–2021) 

2025· preprint· en· W4408429870 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca Ward, Maria Tenkanen, Aki Tsuruta, Anteneh Getachew Mengistu, Hannakaisa Lindqvist, Johanna Tamminen, Tiina Markkanen, Maarit Raivonen, Antti Leppänen, Tuula Aalto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh latitudeLatitudeMethaneTop-down and bottom-up designEnvironmental scienceAtmospheric sciencesGeologyChemistryGeodesyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The northern high latitudes (NHLs) are undergoing rapid environmental changes with global warming, which may trigger feedback mechanisms that amplify natural methane emissions from wetlands and increase contributions from wildfires. Studying year-to-year variations in these emissions can provide understanding of the key factors driving natural methane fluxes. In addition, the NHLs produce substantial methane emissions from fossil fuel production. However, the spatial heterogeneity and overlap of methane sources in the region complicates the attribution of emissions to specific sources. This study presents an intercomparison of methane emissions estimates across four NHL regions—Russia, Canada, Alaska, and Norway-Sweden-Finland—between 2018 and 2021, focusing on the magnitude and seasonality of emissions. Emissions are compared using a combination of bottom-up and top-down estimates. Bottom-up estimates for key sectors, including anthropogenic activities, biomass burning, and wetlands, are produced by inventories and process models. Top-down estimates are derived from an ensemble of atmospheric inversions that separately optimise anthropogenic and biospheric emissions. The inversions, derived from the CarbonTracker Europe-CH4 model, incorporate a range of prior estimates, uncertainties, and atmospheric methane measurements from in-situ surface stations and satellite observations from TROPOMI and GOSAT. Preliminary findings indicate that for all four regions, posterior natural emissions are strongly influenced by the choice of prior emissions in shaping both their seasonality and magnitude. The CarbonTracker Europe-CH4 ensemble produces posterior emissions estimates consistent with the Global Carbon Project ensemble, which utilised different inversion models. By integrating a wide range of emissions estimates, this study aims to improve our understanding of the NHL methane budget. The findings contribute to ongoing methane emission assessments under the Eye-CLIMA, IM4CA (Investigating Methane for Climate Action), ESA SMART-CH4 (Satellite Monitoring of Atmospheric Methane) projects and ESA-AMPAC (Arctic Methane and Permafrost Challenge).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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