Diagnostics of the regional carbon balance based on satellite observations of carbon dioxide

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A new approach to diagnostics of the regional carbon balance is presented, which involves optimization of parameters of an ecosystem carbon exchange model using satellite observations of the column-average dry-air mole fraction of CO2 in the atmosphere (XCO2) and a mesoscale chemistry-transport model. The potential of the suggested approach is demonstrated through its application to estimate ecosystem CO2 fluxes in Central Siberia using XCO2 data from the OCO-2 satellite.

About the authors

I. B. Konovalov

A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, Russia

Email: konov@ipfran.ru

N. A. Golovushkin

A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, Russia

E. A. Mareev

A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, Russia

References

  1. Kong Y., Zheng B., Zhang Q., He K. Global and regional carbon budget for 2015–2020 inferred from OCO-2 based on an ensemble Kalman filter coupled with GEOS-Chem // Atmos. Chem. Phys. 2022. V. 22. P. 10769–10788.
  2. Денисов С.Н., Елисеев А.В., Мохов И.И. Естественные стоки и источники CO2 и CH4 в атмосфере российских регионов и их вклад в изменения климата в XXI веке по расчетам с ансамблем моделей CMIP6 // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2024. Т. 60. № 2. C. 157–172.
  3. Сорокина Д.Д., Птичников А.В., Романовская А.А. Сравнительный анализ и оценка методик расчета поглощения парниковых газов лесными экосистемами, применяемых в Российской Федерации // Известия РАН. Серия географическая. 2023. Т. 87. № 4. С. 497–511.
  4. Crisp D., Dolman H., Tanhua T., McKinley G.A., Hauck J., Bastos A., Sitch S., Eggleston S., Aich V. How well do we understand the land-ocean-atmosphere carbon cycle? // Rev. Geophys. 2022. V. 60. P. e2021RG000736.
  5. Enting I.G. Inverse problems in atmospheric constituents transport. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2002. 392 p.
  6. Chevallier F., Remaud M., O’Dell C.W., Baker D., Peylin P., Cozic A. Objective evaluation of surface- and satellite-driven carbon dioxide atmospheric inversions // Atmos. Chem. Phys. 2019. V. 19. P. 14233–14251.
  7. Пыжев А.И., Ваганов Е.А. Поглощение углерода лесами регионов Поволжья и Сибири: состояние и перспективы // Георесурсы. 2021. Т. 23. № 3. С. 36–41.
  8. Konovalov I.B., Golovushkin N.A., Mareev E.A. Using OCO-2 observations to constrain regional CO2 fluxes estimated with the Vegetation, Photosynthesis and Respiration model // Remote Sens. 2025. V. 17. P. 177.
  9. Mahadevan P., Wofsy S.C., Matross D.M., Xiao X., Dunn A.L., Lin J.C., Gerbig C. et al. A satellite-based biosphere parameterization for net ecosystem CO2 exchange: Vegetation Photosynthesis and Respiration model (VPRM) // Glob. Biogeochem. Cycles 2008 V. 22. P. GB2005.
  10. Menut L., Cholakian A., Pennel R., Siour G., Mailler S., Valari M., Lugon L. et al. The CHIMERE chemistry-transport model v2023r1 // Geosci. Model Dev. 2024. V. 17. P. 5431–5457.
  11. Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J., Gill D.O., Liu Z., Bertner J., Wang W., Powers J.G. et al. A description of the Advanced Research WRF model version 4 // NCAR Tech. Note NCAR/TN-556. STR. 2021.
  12. Kiel M., O’Dell C.W., Fisher B., Eldering A., Nassar R., MacDonald C.G., Wennberg P.O. How bias correction goes wrong: Measurement of XCO2 affected by erroneous surface pressure estimates // Atmos. Meas. Tech. 2019. V. 12. P. 2241–2259.
  13. Konovalov I.B., Golovushkin N.A., Beekmann M. Wildfire-smoke-precipitation interactions in Siberia: Insights from a regional model study // Sci. Tot. Environ. 2024. V. 951. P. 175518.
  14. He M., Kimball J.S., Maneta M.P., Maxwell B.D., Moreno A., Beguería S., Wu X. Regional crop gross primary productivity and yield estimation using fused Landsat-MODIS data // Remote Sens. 2018. V. 10. P. 372.
  15. van der Werf G.R., Randerson G.R., Giglio J.T. et al. Global fire emissions estimates during 1997–2016 // Earth Syst. Sci. Data. 2017. V. 9. P. 697–720.
  16. Winderlich J., Gerbig C., Kolle O., Heimann M. Inferences from CO2 and CH4 concentration profiles at the Zotino Tall Tower Observatory (ZOTTO) on regional summertime ecosystem fluxes // Biogeosciences 2014. V. 11. P. 2055–2068.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».