Top-down global methanol budget: the view from IASI, FTIR and in situ measurements
Notice bibliographique
Résumé
Due to the large yet uncertain source of methanol, its atmospheric oxidation by hydroxyl radicals (OH) affects the oxidizing capacity of the atmosphere (and therefore the lifetime of the climate gas methane) and contributes to the budget of formaldehyde. Here we report a global budget of methanol constrained by multi-platform observations. Our focus is on continental sources, and particularly on biogenic emissions which represent by far the largest component of the global budget. The spaceborne methanol column data newly retrieved from the IASI satellite sensor are used as constraints on biogenic and pyrogenic emissions in the global chemistry-transport model MAGRITTEv1.1 (Müller et al. 2019). The IASI data are based on an improved version of the Artificial Neural Network for IASI (ANNI) retrieval framework, which relies on a hyperspectral range index (HRI) for the quantification of the gas spectral signature and on an artificial feedforward neural network to convert the HRI into a gas total column (Franco et al. 2018). The vertical profile shapes of methanol concentrations used in ANNI rely on a synthesis of aircraft measurements over land and ocean. Direct comparison of FTIR methanol columns with co-located IASI data (at St Petersburg, Jungfraujoch, Toronto, Porto Velho and Reunion Island) shows good agreement (r~0.8) despite a slight underestimation of large columns (>5x1016 molec.cm-2).The MAGRITTE model and its adjoint are used to derive top-down methanol emissions constrained by IASI data over land for several years between 2010 and 2019. The extratropical biogenic emissions are substantially enhanced (+80%) by the inversion, while tropical emissions decrease over rainforests (e.g. Indonesia) and increase in dry ecosystems. The model is also used as intercomparison platform to assess the consistency between the IASI, FTIR, aircraft and surface in situ data. Additional inversion experiments are conducted using adjusted IASI datasets (a) bias-corrected against FTIR columns, and (b) bias-corrected against aircraft data over Northern America from the campaigns SEAC4RS, SENEX, DISCOVER and NOMADSS. The comparison indicates the existence of a probable bias between optical and in situ methanol data, which remains so far unresolved.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».