Un conjunto de datos diario de CO₂ de alta resolución para China (2016-2020)

Área de la Ciencia:

• Ciencia Atmosférica; Ciencia del Sistema Terrestre; Monitoreo Ambiental

Sus antecedentes:

• Los datos de alta resolución de la fracción molar de aire seco promediada en columna (XCO₂) son cruciales para comprender los ciclos del carbono y apoyar las políticas climáticas.; Las recuperaciones de CO₂ satelitales enfrentan limitaciones debido a la nubosidad y los aerosoles, lo que resulta en datos fragmentados y discontinuos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método robusto para reconstruir dinámicas XCO₂ espaciotemporales en toda China.; Mejorar la precisión y continuidad de las mediciones de CO₂ para la investigación del carbono y la política climática.

Principales métodos:

• Se utilizó un modelo XGBoost optimizado mediante optimización bayesiana (XGBoost-BO).; Se incorporó SHAP (SHapley Additive exPlanations) para mejorar la interpretabilidad del modelo.; Se mapearon las concentraciones atmosféricas de XCO₂ utilizando parámetros auxiliares de múltiples fuentes.

Principales resultados:

• Se logró una alta consistencia con las observaciones satelitales OCO-2 (R²=0.98, RMSE=0.58 ppm, MAPE=0.07%).; Validado contra mediciones terrestres TCCON en China (Hefei: R²=0.92, Xianghe: R²=0.70).; Demostró una reconstrucción de dinámicas XCO₂ espaciotemporales físicamente significativas.

Conclusiones:

• El modelo XGBoost-BO con SHAP proporciona un método confiable para reconstruir datos de XCO₂ de alta resolución.; El conjunto de datos reconstruido mejora la caracterización de las fuentes y sumideros de carbono en China.; Este enfoque apoya los objetivos de política climática como el pico y la neutralidad del carbono a través de una mejor continuidad y precisión de los datos.