MS
Martina Schmidt
Author with expertise in Global Methane Emissions and Impacts
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(67% Open Access)
Cited by:
4,476
h-index:
45
/
i10-index:
82
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

CO2 surface fluxes at grid point scale estimated from a global 21 year reanalysis of atmospheric measurements

Frédéric Chevallier et al.Nov 8, 2010
This paper documents a global Bayesian variational inversion of CO 2 surface fluxes during the period 1988–2008. Weekly fluxes are estimated on a 3.75° × 2.5° (longitude‐latitude) grid throughout the 21 years. The assimilated observations include 128 station records from three large data sets of surface CO 2 mixing ratio measurements. A Monte Carlo approach rigorously quantifies the theoretical uncertainty of the inverted fluxes at various space and time scales, which is particularly important for proper interpretation of the inverted fluxes. Fluxes are evaluated indirectly against two independent CO 2 vertical profile data sets constructed from aircraft measurements in the boundary layer and in the free troposphere. The skill of the inversion is evaluated by the improvement brought over a simple benchmark flux estimation based on the observed atmospheric growth rate. Our error analysis indicates that the carbon budget from the inversion should be more accurate than the a priori carbon budget by 20% to 60% for terrestrial fluxes aggregated at the scale of subcontinental regions in the Northern Hemisphere and over a year, but the inversion cannot clearly distinguish between the regional carbon budgets within a continent. On the basis of the independent observations, the inversion is seen to improve the fluxes compared to the benchmark: the atmospheric simulation of CO 2 with the Bayesian inversion method is better by about 1 ppm than the benchmark in the free troposphere, despite possible systematic transport errors. The inversion achieves this improvement by changing the regional fluxes over land at the seasonal and at the interannual time scales.
0
Paper
Citation507
0
Save
0

Source attribution of the changes in atmospheric methane for 2006–2008

Philippe Bousquet et al.Apr 20, 2011
Abstract. The recent increase of atmospheric methane is investigated by using two atmospheric inversions to quantify the distribution of sources and sinks for the 2006–2008 period, and a process-based model of methane emissions by natural wetland ecosystems. Methane emissions derived from the two inversions are consistent at a global scale: emissions are decreased in 2006 (−7 Tg) and increased in 2007 (+21 Tg) and 2008 (+18 Tg), as compared to the 1999–2006 period. The agreement on the latitudinal partition of the flux anomalies for the two inversions is fair in 2006, good in 2007, and not good in 2008. In 2007, a positive anomaly of tropical emissions is found to be the main contributor to the global emission anomalies (~60–80%) for both inversions, with a dominant share attributed to natural wetlands (~2/3), and a significant contribution from high latitudes (~25%). The wetland ecosystem model produces smaller and more balanced positive emission anomalies between the tropics and the high latitudes for 2006, 2007 and 2008, mainly due to precipitation changes during these years. At a global scale, the agreement between the ecosystem model and the inversions is good in 2008 but not satisfying in 2006 and 2007. Tropical South America and Boreal Eurasia appear to be major contributors to variations in methane emissions consistently in the inversions and the ecosystem model. Finally, changes in OH radicals during 2006–2008 are found to be less than 1% in inversions, with only a small impact on the inferred methane emissions.
0
Paper
Citation314
0
Save
0

Seven years of recent European net terrestrial carbon dioxide exchange constrained by atmospheric observations

Wouter Peters et al.Oct 29, 2009
Abstract We present an estimate of net ecosystem exchange (NEE) of CO 2 in Europe for the years 2001–2007. It is derived with a data assimilation that uses a large set of atmospheric CO 2 mole fraction observations (∼70 000) to guide relatively simple descriptions of terrestrial and oceanic net exchange, while fossil fuel and fire emissions are prescribed. Weekly terrestrial sources and sinks are optimized (i.e., a flux inversion) for a set of 18 large ecosystems across Europe in which prescribed climate, weather, and surface characteristics introduce finer scale gradients. We find that the terrestrial biosphere in Europe absorbed a net average of −165 Tg C yr −1 over the period considered. This uptake is predominantly in non‐EU countries, and is found in the northern coniferous (−94 Tg C yr −1 ) and mixed forests (−30 Tg C yr −1 ) as well as the forest/field complexes of eastern Europe (−85 Tg C yr −1 ). An optimistic uncertainty estimate derived using three biosphere models suggests the uptake to be in a range of −122 to −258 Tg C yr −1 , while a more conservative estimate derived from the a‐posteriori covariance estimates is −165±437 Tg C yr −1 . Note, however, that uncertainties are hard to estimate given the nature of the system and are likely to be significantly larger than this. Interannual variability in NEE includes a reduction in uptake due to the 2003 drought followed by 3 years of more than average uptake. The largest anomaly of NEE occurred in 2005 concurrent with increased seasonal cycles of observed CO 2 . We speculate these changes to result from the strong negative phase of the North Atlantic Oscillation in 2005 that lead to favorable summer growth conditions, and altered horizontal and vertical mixing in the atmosphere. All our results are available through http://www.carbontracker.eu
0
Paper
Citation273
0
Save
0

An attempt at estimating Paris area CO&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt; emissions from atmospheric concentration measurements

François‐Marie Bréon et al.Feb 18, 2015
Abstract. Atmospheric concentration measurements are used to adjust the daily to monthly budget of fossil fuel CO2 emissions of the Paris urban area from the prior estimates established by the Airparif local air quality agency. Five atmospheric monitoring sites are available, including one at the top of the Eiffel Tower. The atmospheric inversion is based on a Bayesian approach, and relies on an atmospheric transport model with a spatial resolution of 2 km with boundary conditions from a global coarse grid transport model. The inversion adjusts prior knowledge about the anthropogenic and biogenic CO2 fluxes from the Airparif inventory and an ecosystem model, respectively, with corrections at a temporal resolution of 6 h, while keeping the spatial distribution from the emission inventory. These corrections are based on assumptions regarding the temporal autocorrelation of prior emissions uncertainties within the daily cycle, and from day to day. The comparison of the measurements against the atmospheric transport simulation driven by the a priori CO2 surface fluxes shows significant differences upwind of the Paris urban area, which suggests a large and uncertain contribution from distant sources and sinks to the CO2 concentration variability. This contribution advocates that the inversion should aim at minimising model–data misfits in upwind–downwind gradients rather than misfits in mole fractions at individual sites. Another conclusion of the direct model–measurement comparison is that the CO2 variability at the top of the Eiffel Tower is large and poorly represented by the model for most wind speeds and directions. The model's inability to reproduce the CO2 variability at the heart of the city makes such measurements ill-suited for the inversion. This and the need to constrain the budgets for the whole city suggests the assimilation of upwind–downwind mole fraction gradients between sites at the edge of the urban area only. The inversion significantly improves the agreement between measured and modelled concentration gradients. Realistic emissions are retrieved for two 30-day periods and suggest a significant overestimate by the AirParif inventory. Similar inversions over longer periods are necessary for a proper evaluation of the optimised CO2 emissions against independent data.
0
Paper
Citation217
0
Save