Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Michal Heliasz. Foto.

Michal Heliasz

Forskningsingenjör

Michal Heliasz. Foto.

An algorithm to detect non-background signals in greenhouse gas time series from European tall tower and mountain stations

Författare

  • Alex Resovsky
  • Michel Ramonet
  • Leonard Rivier
  • Jerome Tarniewicz
  • Philippe Ciais
  • Martin Steinbacher
  • Ivan Mammarella
  • Meelis Mölder
  • Michal Heliasz
  • Dagmar Kubistin
  • Matthias Lindauer
  • Jennifer Müller-Williams
  • Sebastien Conil
  • Richard Engelen

Summary, in English

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.

Avdelning/ar

  • Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap

Publiceringsår

2021-09-17

Språk

Engelska

Sidor

6119-6135

Publikation/Tidskrift/Serie

Atmospheric Measurement Techniques

Volym

14

Issue

9

Dokumenttyp

Artikel i tidskrift

Förlag

Copernicus GmbH

Ämne

  • Climate Research

Status

Published

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISSN: 1867-1381