WetCH <sub>4</sub> : a machine-learning-based upscaling of methane fluxes of northern wetlands during 2016–2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Wetlands are the largest natural source of methane (CH4) emissions globally. Northern wetlands (>45° N), accounting for 42 % of global wetland area, are increasingly vulnerable to carbon loss, especially as CH4 emissions may accelerate under intensified high-latitude warming. However, the magnitude and spatial patterns of high-latitude CH4 emissions remain relatively uncertain. Here, we present estimates of daily CH4 fluxes obtained using a new machine learning-based wetland CH4 upscaling framework (WetCH4) that combines the most complete database of eddy-covariance (EC) observations available to date with satellite remote-sensing-informed observations of environmental conditions at 10 km resolution. The most important predictor variables included near-surface soil temperatures (top 40 cm), vegetation spectral reflectance, and soil moisture. Our results, modeled from 138 site years across 26 sites, had relatively strong predictive skill, with a mean R2 of 0.51 and 0.70 and a mean absolute error (MAE) of 30 and 27 nmol m−2 s−1 for daily and monthly fluxes, respectively. Based on the model results, we estimated an annual average of 22.8±2.4 Tg CH4 yr−1 for the northern wetland region (2016–2022), and total budgets ranged from 15.7 to 51.6 Tg CH4 yr−1, depending on wetland map extents. Although 88 % of the estimated CH4 budget occurred during the May–October period, a considerable amount (2.6±0.3 Tg CH4) occurred during winter. Regionally, the Western Siberian wetlands accounted for a majority (51 %) of the interannual variation in domain CH4 emissions. Overall, our results provide valuable new high-spatiotemporal-resolution information on the wetland emissions in the high-latitude carbon cycle. However, many key uncertainties remain, including those driven by wetland extent maps and soil moisture products and the incomplete spatial and temporal representativeness in the existing CH4 flux database; e.g., only 23 % of the sites operate outside of summer months, and flux towers do not exist or are greatly limited in many wetland regions. These uncertainties will need to be addressed by the science community to remove the bottlenecks currently limiting progress in CH4 detection and monitoring. The dataset can be found at https://doi.org/10.5281/zenodo.10802153 (Ying et al., 2024).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».