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J-GLOBAL ID：202202272942242557   整理番号：22A0217030

アマゾン・トールタワー観測所におけるCO_2記録:季節および年々スケールに関するプロセス研究のための新しい機会【JST・京大機械翻訳】

The CO₂ record at the Amazon Tall Tower Observatory: A new opportunity to study processes on seasonal and inter-annual scales

著者 (25件)： Botia Santiago (Biogeochemical Signals Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany) ,  Komiya Shujiro (Biogeochemical Processes Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany) ,  Marshall Julia (Deutsches Zentrum fuer Luft- und Raumfahrt (DLR), Institut fuer Physik der Atmosphaere, Oberpfaffenhofen, Germany) ,  Koch Thomas (Biogeochemical Signals Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany) ,  Galkowski Michal (Biogeochemical Signals Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany) ,  Galkowski Michal (Faculty of Physics and Applied Computer Science, AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland) ,  Lavric Jost (Biogeochemical Processes Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany) ,  Gomes-Alves Eliane (Biogeochemical Processes Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany) ,  Walter David (Multiphase Chemistry Department, Max Planck Institute for Chemistry, Mainz, Germany) ,  Fisch Gilberto (Departamento de Ciencia e Tecnologia Aeroespacial (DCTA), Instituto de Aeronautica e Espaco (IAE), Sao Jose dos Campos, Brazil) ,  Pinho Davieliton M. (Environmental Dynamics Department, Brazil’s National Institute for Amazon Research - INPA, Manaus, Brazil) ,  Nelson Bruce W. (Environmental Dynamics Department, Brazil’s National Institute for Amazon Research - INPA, Manaus, Brazil) ,  Martins Giordane (Environmental Dynamics Department, Brazil’s National Institute for Amazon Research - INPA, Manaus, Brazil) ,  Luijkx Ingrid T. (Meteorology and Air Quality Department, Wageningen University and Research Center, Wageningen, The Netherlands) ,  Koren Gerbrand (Meteorology and Air Quality Department, Wageningen University and Research Center, Wageningen, The Netherlands) ,  Florentie Liesbeth (Meteorology and Air Quality Department, Wageningen University and Research Center, Wageningen, The Netherlands) ,  Carioca de Araujo Alessandro (Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria (EMBRAPA), Belem, Brazil) ,  Sa Marta (Instituto Nacional de Pesquisas da Amazonia (INPA), Manaus, Brazil) ,  Andreae Meinrat O. (Biogeochemistry Department, Max Planck Institute for Chemistry, Mainz, Germany) ,  Andreae Meinrat O. (Scripps Institution of Oceanography, University of California San Diego, La Jolla, California, USA) ,  Heimann Martin (Biogeochemical Signals Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany) ,  Heimann Martin (Institute for Atmospheric and Earth System Research (INAR) / Physics, University of Helsinki, Helsinki, Finland) ,  Peters Wouter (Meteorology and Air Quality Department, Wageningen University and Research Center, Wageningen, The Netherlands) ,  Peters Wouter (Groningen University, Energy and Sustainability Research Institute Groningen, Groningen, The Netherlands) ,  Gerbig Christoph (Biogeochemical Signals Department, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany)
資料名： Global Change Biology  (Global Change Biology)
巻： 28  号： 2  ページ： 588-611  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2590A  ISSN： 1354-1013  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高品質大気CO_2測定はAmazoniaではまばらであるが,CO_2の発生源とシンクの空間的および時間的変動への重要な洞察を提供できる。本研究では,アマゾンTallタワー観測所(ATTO,2.1°S,58.9°W)での大気CO_2の連続,高精度測定の最初の6年間(2014~2019)を示した。観測記録からシミュレートしたバックグラウンド濃度を差し引いた後,約4ppmの振幅を持つ顕著な季節サイクルを持つCO_2地域信号([数式:原文を参照])を定義した。季節と年年規模の両方で,[数式:原文を参照]と局所渦共分散ネット生態系交換(EC-NEE)の間の相の違いを見出し,これは[数式:原文を参照]の局所と非局所駆動者間のデカップリングの指標として解釈される。さらに,2015年~2016年のエルニーニョの干ばつが,2016年の雨季と乾季の正の2σ異常として,我々の大気記録によって捕獲された方法を示す。さらに,著者らは,生物圏および水生CO_2交換を表す一連のモデル化フラックス製品を用いて,正味生態系交換(NEE)とともに,[数式:原文を参照]の観測された季節サイクルおよび年年変動を分析した。大気輸送モデル(STILT)の入力として,非最適化と最適化(即ち,大気逆モデリング)NEEフラックスの両方を用いた。季節サイクルの観測された形状および振幅は,最適化フラックスを用いたシミュレーションおよび診断植生および光合成呼吸モデル(VPRM)を用いたシミュレーションのいずれによっても捉えられなかった。河川回避からのCO_2の寄与を含めることは,データ駆動非最適化NEE製品(FLUXCOM)を用いるとき,季節サイクルのシミュレーション形状(大きさではない)を改善することを示した。河川回避からのシミュレートした寄与は季節サイクル振幅の25%であった。本研究は,ATTO記録の重要性を示し,種々の空間および時間スケールでのアマゾン炭素循環をよりよく理解する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  河川 ,  二酸化炭素 ,  光合成 ,  経時変化 ,  干ばつ ,  *塔状構造物 ,  デカップリング ,  炭素循環 ,  雨季 ,  乾季 ,  エルニーニョ
準シソーラス用語： 発生源 ,  渦共分散 ,  大気輸送 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 大気輸送 ,  二酸化炭素 ,  正味生態系交換 ,  河川回避

分類 (2件)： 生態系  (EE01040P) ,  放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (8件)： トール ,  タワー ,  観測所 ,  季節 ,  スケール ,  プロセス ,  研究 ,  機会