Für ihre Studie untersuchten sie halbstündige Daten während des Tages, wenn die Atmosphäre im Allgemeinen gut durchmischt ist. In der Nacht ist die Atmosphäre oft stark geschichtet. Das bedeutet, dass lokale Signale (z. B. von kleinen Bachtälern oder sogar einzelnen Bäumen) das gemessene Signal leicht dominieren können. Das würde es unmöglich machen, mehr über großräumige Prozesse zu erfahren.
Saisonalität und inter-annuelle Variabilität von CO2
Vergleich von Daten und Modellsimulationen
Darüber hinaus kam das Team zu dem Schluss, dass sowohl lokale als auch regionale Signale die an ATTO gemessenen Spurengasdaten erheblich beeinflussen. Sie haben gezeigt, dass wir die zugrunde liegenden Prozesse und saisonalen Zyklen, die die Emission und Aufnahme von Treibhausgasen beeinflussen, besser verstehen müssen. Nur dann können wir sie in Modellsimulationen einbeziehen, um genauere Vorhersagen über die Zukunft des Amazonas-Regenwaldes zu treffen. In einem nächsten Schritt werden Santiago Botía und seine Kollegen den ATTO-CO2-Datensatz zusammen mit anderen Datenströmen nutzen, um die Vegetationsmodelle zu verbessern und die Reaktion der Vegetation während des letzten Jahrzehnts zu untersuchen.
Die Autoren veröffentlichten die Studie „The CO2 record at the Amazon Tall Tower Observatory: A new opportunity to study processes on seasonal and inter-annual scales“ Open Access in der Zeitschrift Global Change Biology.
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