نبذة مختصرة : Satellite XCO 2 retrievals could improve the estimates of surface carbon fluxes, but it remains unknow on what scales these estimates are robust.Here, we use the time-dependent Bayesian synthesis top-down method and prior net ecosystem exchanges (NEEs) from 12 terrestrial biosphere models (TBMs) to infer the monthly carbon fluxes of 51 land regions with constraints by GOSAT XCO 2 retrievals.We find that the uncertainty (standard deviation of 12 TBMs) reduction rates (URR) decrease significantly at decreasing spatial scales.On the continental-scale, the mean URR is about 60%, and the annual and seasonal cycle estimates of NEE are rather robust.The evaluation shows that the posterior CO 2 concentrations are significantly improved at the continental scale.Our study suggests that the GOSAT XCO 2 can only promise a robust continental-scale NEE estimate, and improving the XCO 2 accuracy is an effective way to achieve robust estimates on smaller scales under current spatial coverage. ... : يمكن أن تؤدي عمليات استرجاع القمر الصناعي XCO 2 إلى تحسين تقديرات تدفقات الكربون السطحية، ولكن لا يزال من غير المعروف على أي المقاييس تكون هذه التقديرات قوية. هنا، نستخدم طريقة التوليف البايزي المعتمدة على الوقت من أعلى إلى أسفل والتبادلات الصافية السابقة للنظام الإيكولوجي (NEEs) من 12 نموذجًا للمحيط الحيوي الأرضي (TBMs) لاستنتاج تدفقات الكربون الشهرية لـ 51 منطقة أرضية مع قيود من استرجاع GOSAT XCO 2. نجد أن عدم اليقين (الانحراف المعياري لـ 12 TBMs) ينخفض بشكل كبير عند انخفاض المقاييس المكانية. على المستوى القاري، يبلغ متوسط UR حوالي 60 ٪، وتقديرات الدورة السنوية والموسمية لـ NEE قوية إلى حد ما. يظهر التقييم أن تركيزات ثاني أكسيد الكربون الخلفية تتحسن بشكل كبير على المستوى القاري. تشير دراستنا إلى أن GOSAT XCO 2 يمكن أن تعد فقط بتقدير قوي للمقياس القاري، وتحسين دقة XCO 2 هي طريقة فعالة لتحقيق تقديرات قوية على المقاييس الأصغر في ظل التغطية المكانية الحالية. ...
Processing Request
No Comments.