Sökning: onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:1ddc5722-2d4f-4262-82cd-ce8f3590bd7c" >
An algorithm to det...
An algorithm to detect non-background signals in greenhouse gas time series from European tall tower and mountain stations
-
- Resovsky, Alex (författare)
- Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines University
-
- Ramonet, Michel (författare)
- Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines University
-
- Rivier, Leonard (författare)
- Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines University
-
visa fler...
-
- Tarniewicz, Jerome (författare)
- Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines University
-
- Ciais, Philippe (författare)
- Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines University
-
- Steinbacher, Martin (författare)
- Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology
-
- Mammarella, Ivan (författare)
- University of Helsinki
-
- Mölder, Meelis (författare)
- Lund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
-
- Heliasz, Michal (författare)
- Lund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
-
- Kubistin, Dagmar (författare)
- German Meteorological Service (DWD)
-
- Lindauer, Matthias (författare)
- German Meteorological Service (DWD)
-
- Müller-Williams, Jennifer (författare)
- German Meteorological Service (DWD)
-
- Conil, Sebastien (författare)
- Agence Nationale pour la gestion des Déchets RadioActifs
-
- Engelen, Richard (författare)
- European Centre for Medium-range Weather Forecasts
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- 2021-09-17
- 2021
- Engelska 17 s.
-
Ingår i: Atmospheric Measurement Techniques. - : Copernicus GmbH. - 1867-1381 .- 1867-8548. ; 14:9, s. 6119-6135
- Relaterad länk:
-
http://dx.doi.org/10... (free)
-
visa fler...
-
https://amt.copernic...
-
https://lup.lub.lu.s...
-
https://doi.org/10.5...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- We present a statistical framework to identify regional signals in station-based CO2 time series with minimal local influence. A curve-fitting function is first applied to the detrended time series to derive a harmonic describing the annual CO2 cycle. We then combine a polynomial fit to the data with a short-term residual filter to estimate the smoothed cycle and define a seasonally adjusted noise component, equal to 2 standard deviations of the smoothed cycle about the annual cycle. Spikes in the smoothed daily data which surpass this ±2σ threshold are classified as anomalies. Examining patterns of anomalous behavior across multiple sites allows us to quantify the impacts of synoptic-scale atmospheric transport events and better understand the regional carbon cycling implications of extreme seasonal occurrences such as droughts.
Ämnesord
- NATURVETENSKAP -- Geovetenskap och miljövetenskap -- Klimatforskning (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Earth and Related Environmental Sciences -- Climate Research (hsv//eng)
Publikations- och innehållstyp
- art (ämneskategori)
- ref (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Resovsky, Alex
-
Ramonet, Michel
-
Rivier, Leonard
-
Tarniewicz, Jero ...
-
Ciais, Philippe
-
Steinbacher, Mar ...
-
visa fler...
-
Mammarella, Ivan
-
Mölder, Meelis
-
Heliasz, Michal
-
Kubistin, Dagmar
-
Lindauer, Matthi ...
-
Müller-Williams, ...
-
Conil, Sebastien
-
Engelen, Richard
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Geovetenskap och ...
-
och Klimatforskning
- Artiklar i publikationen
-
Atmospheric Meas ...
- Av lärosätet
-
Lunds universitet