Long-term and interannual variations of atmospheric methane observed by the NIES and collaborative observation networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective action for climate change mitigation requires an accurate understanding of global greenhouse gas budgets, including those of methane (CH 4 ). Atmospheric measurement data provide key constraints for estimating the magnitudes and distributions of sources and sinks and are utilized in atmospheric chemistry transport modeling studies. Long-term atmospheric measurement networks have revealed decadal, interannual, and seasonal variations in atmospheric CH 4 . In 2020, a record-breaking annual CH 4 increase was recorded, but its cause is still unknown. This study analyzes atmospheric CH 4 variations using data from the National Institute for Environmental Studies (NIES) and its collaborative observation networks. Datasets from ground, mobile, and satellite platforms, employing diverse measurement techniques, confirmed past episodes, recent remarkable increases, and spatial distributions of atmospheric CH 4 . Our data clearly showed a sustained CH 4 increase from 2020 to 2022, with the highest annual increase in 2021. The atmospheric CH 4 increase was pronounced in the northern mid-to-high latitudes in 2020, but the enhancement shifted south in 2021 and 2022. This study demonstrates the capability of observational data from the NIES and collaborative networks in accurately characterizing spatiotemporal variations in atmospheric CH 4 regularly, supporting the improvement of our estimates of the global CH 4 budget.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 découle