Инд. авторы:	Belikov D.A., Maksyutov S., Starchenko A.
Заглавие:	A study of carbon dioxide and methane in the global and regional (siberia) scales: an overview
Библ. ссылка:	Belikov D.A., Maksyutov S., Starchenko A. A study of carbon dioxide and methane in the global and regional (siberia) scales: an overview // Enviromis 2016: международная конференция и школа молодых ученых по измерению, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды. - 2016. - Томск: Томский центр научно-технической информации. - P.8-10. - ISBN: 978-5-89702-362-2.
Внешние системы:	РИНЦ: 27615915;
Реферат:	rus: Глобальное потепление является одной из важнейших проблем современности, которая вызвана усилением парникового эффекта атмосферы. Концентрации основных парниковых газов (углекислого газа и метана) со времен начала научно-технической революции в 1850-х выросли на 31 % и 149 % соответсвенно, что обусловлено, прежде всего, антропогенным влиянием. В тоже время, углекислый газ и метан играют ключевую роль в геохимическом цикле углерода, объединяющем комплекс процессов, в ходе которых происходит перенос углерода между различными геохимическими резервуарами - оболочками Земли. Геохимический цикл углерода всегда происходит через атмосферу и гидросферу, поэтому влияет на окружающую среду и биосферу. Изменения цикла углерода играли и продолжают играть ключевую роль в эволюции на Земле, поэтому изучение углеродного цикла является актуальной научной задачей. В работе представлен обзор современных методов исследования эмиссии и стоков основных парниковых газов (оксида углерода, метана), а также углеродного цикла. Натурные измерения являются основным источником данных о концентрациях парниковых газов и других параметрах экосистем. В последние десятилетия плотность сети станций, созданных для мониторинга парниковых газов в атмосфере, была увеличена. Измерения на борту судов и самолетов становятся доступными. Появляются специализированные спутники для мониторинга из космоса. Растущие объемы данных обеспечивают огромный потенциал для численного анализа, прямого и обратного моделирования. Оптимальное применение больших массивов данных наблюдений требует применения более сложных математических моделей, более точных и производительных вычислений. Для оценки пространственного и временного распределения источников и стоков углерода, используются методы обратного моделирования, которые способны расчитать потоки углерода, используя географически разреженные измерения концентраций парниковых газов (CO2, CH4) в атмосфере. Первые успешные попытки обратного моделирования углекислого газа в атмосфере были предприняты в конце 1980-х и начале 1990-х. Развитие вычислительной техники и численных методов позволило значительно усовершенствовать методологию. Однако, несмотря на прогресс, недавние исследования показали необходимость дальнейшего уточнения. В Сибири сосредоточены значительные запасы растительной биомассы и почвенного органического углерода, что делает этот регион одним из крупнейших хранилищ углерода в мире. Точные оценки потоков углерода в Сибири крайне важны для понимания глобальных и региональных циклов углерода, а также для прогнозирования будущих изменений в Сибирском углеродном цикле. Предсказано, что будущее потепление в высоких широтах позволит высвободить дополнительные объемы СО2 из сибирской вечной мерзлоты, что обеспечит положительную обратную связь на изменение климата. Сибирский регион характеризуются обширностью и труднодоступностью территорий, многообразием ландшафтов и слабой изученностью. Это определяет особенности исследования парниковых газов в Сибири.
Издано:	2016
Физ. характеристика:	с.8-10
Конференция:	Название: 9th International Multidisciplinary Conference and Early Career Scientists School on Environmental Observations, Modelling and Information Systems Аббревиатура: ENVIROMIS-2016 Город: Tomsk Страна: Russia Даты проведения: 2016-07-11 - 2016-07-16 Ссылка: http://www.scert.ru/ru/conference/enviromis2016/
Цитирование:	1. Bovensmann, H., Burrows, J. P., Buchwitz, M., Frerick, J., Noël, S., Rozanov, V. V., Chance, K. V., and Goede, A. P. H.: SCIAMACHY: Mission objectives and measurement modes, J. Atmos. Sci., 56, 127- 150, 1999. 2. Crisp, D., Atlas, R. M., Bréon, F.-M., Brown, L. R., Burrows, J. P., Ciais, P., Connor, B. J., Doney, S. C., Fung, I. Y., Jacob, D. J., Miller, C. E., O'Brien, D., Pawson, S., Randerson, J. T., Rayner, P., Salawitch, R. S., Sander, S. P., Sen, B., Stephens, G. L., Tans, P. P., Toon, G. C., Wennberg, P. O., Wofsy, S. C., Yung, Y. L., Kuang, Z., Chudasama, B., Sprague, G., Weiss, P., Pollock, R., Kenyon, D., and Schroll, S.: The Orbiting Carbon Observatory (OCO) mission, Adv. Space Res., 34, 700-709, 2004. 3. Denning, A. S., Holzer, M., Gurney, K. R., Heimann, M., Law, R. M., Rayner, P. J., Fung, I. Y., Fan, S., Taguchi, S., Friedlingstein, P., Balkanski, Y., Taylor, J., Maiss, M., and Levin, I.: Three-dimensional transport and concentration of SF6: a model intercomparison study (TransCom-2), Tellus B, 51, 266-297, 1999. 4. Dolman, A. J., Shvidenko, A., Schepaschenko, D., Ciais, P., Tchebakova, N., Chen, T., van der Molen, M. K., Belelli Marchesini, L., Maximov, T. C., Maksyutov, S., and Schulze, E.-D.: An estimate of the terrestrial carbon budget of Russia using inventory-based, eddy covariance and inversion methods, Biogeosciences, 9, 5323-5340, doi:10.5194/bg-9-5323-2012, 2012. 5. Enting, I. G., and Mansbridge, J. V., Seasonal sources and sinks of atmospheric CO2: Direct inversion of filtered data, Tellus B, 41B, 111-126, doi: 10.1111/j.1600-0889.1989.tb00129.x, 1989. 6. Glagolev, M., Kleptsova, I., Filippov, I., Maksyutov, S., and Machida, T.: Regional methane emission from West Siberia mire landscapes, Environ. Res. Lett., 6, 045214, doi:10.1088/1748-9326/6/4/045214, 2011. 7. Gurney, K. R., Law, R. M., Denning, A. S., Rayner, P. J., Baker, D., Bousquet, P., Bruhwilerk, L., Chen, Y.-H., Ciais, P., Fan, S., Fung, I., Gloor, M., Heimann, M., Higuchi, K., John, J., Maki, T., Maksyutov, S., Masarie, K., Peylin, P., Prather, M., Pak, B. C., Randerson, J. R., Sarmiento, J., Taguchi, S., Takahashi, T. and Yuen, C.-W.: Towards robust regional estimates of CO2 sources and sinks using atmospheric transport models, Nature, 415, 626-630, 2002. 8. IPCC 2014: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part B: Regional Aspects, Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by: Barros, V.R., Field, C.B., Dokken, D.J., Mastrandrea, M.E., Mach, K.J., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R., and White, L.L., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2014. 9. Karion, A., Sweeney, C., Wolter, S., Newberger, T., Chen, H., Andrews, A., Kofler, J., Neff, D., and Tans, P.: Long-term greenhouse gas measurements from aircraft, Atmos. Meas. Tech., 6, 511-526, doi:10.5194/a mt-6-511-2013, 2013. 10. Kulmala, M., Lappalainen, H. K., Petäjä, T., Kurten, T., Kerminen, V.-M., Viisanen, Y., Hari, P., Sorvari, S., Bäck, J., Bondur, V., Kasimov, N., Kotlyakov, V., Matvienko, G., Baklanov, A., Guo, H. D., Ding, A., Hansson, H.-C., and Zilitinkevich, S.: Introduction: The Pan-Eurasian Experiment (PEEX) - multidisciplinary, multiscale and multicomponent research and capacity-building initiative, Atmos. Chem. Phys., 15, 13085-13096, doi:10.5194/acp-15-13085-2015, 2015. 11. Kuze, A., Suto, H., Shiomi, K., Kawakami, S., Tanaka, M., Ueda, Y., Deguchi, A., Yoshida, J., Yamamoto, Y., Kataoka, F., Taylor, T. E., and Buijs, H.: Update on GOSAT TANSO-FTS performance, operations, and data products after more than six years in space, Atmos. Meas. Tech. Discuss., doi:10.5194/a mt-2015-333, in review, 2016. 12. Papale, D., Reichstein, M., Aubinet, M., Canfora, E., Bernhofer, C., Kutsch, W., Longdoz, B., Rambal, S., Valentini, R., Vesala, T., and Yakir, D.: Towards a standardized processing of Net Ecosystem Exchange measured with eddy covariance technique: algorithms and uncertainty estimation, Biogeosciences, 3, 571-583, doi:10.5194/bg-3-571-2006, 2006. 13. Sasakawa, M., K. Shimoyama, T. Machida, N. Tsuda, H. Suto, M. Arshinov, D. Davydov, A. Fofonov, O. Krasnov, T. Saeki, Y. Koyama, and S. Maksyutov, Continuous measurements of methane from a tower network over Siberia, Tellus 62B, 403-416, 2010. 14. Slater, A. G. and Lawrence, D. M.: Diagnosing present and future permafrost from climate models, J. Climate, 26, 5608-5623, doi:10.1175/JCLI-D-12-00341.1, 2013. 15. Tans, P. P., Conway, T. J., and Nakazawa, T.: Latitudinal distribution of the sources and sinks of atmospheric carbon dioxide derived from surface observations and an atmospheric transport model, J. Geophys. Res., 94, 5151-5172, 1989. 16. Tohjima, Y., Terao, Y., Mukai, H., Machida, T., Nojiri, Y., & Maksyutov, S.: ENSO-related variability in latitudinal distribution of annual mean atmospheric potential oxygen (APO) in the equatorial Western Pacific. Tellus B, 67. doi:http://dx.doi.org/10.3402/tellusb.v67.25869, 2015. 17. Wunch D., Toon, G.C., Blavier, J.-F.L., Washenfelder, R.A., Notholt, J., Connor, B.J., Griffith, D.W.T., Sherlock, V., and Wennberg, P.O.: The Total Carbon Column Observing Network, Phil. Trans. R. Soc. A 369, 2087-2112, doi:10.1098/ rsta.2010.0240, 2011. 18. Yokota, T., Yoshida, Y., Eguchi, N., Ota, Y., Tanaka, T., Watanabe, H., and Maksyutov, S.: Global concentrations of CO2 and CH4 retrieved from GOSAT: First preliminary results, SOLA, 5, 160-163, doi:10.2151/sola.2009-041, 2009.