Methane emissions from rice paddies natural wetlands, lakes in China: synthesis new estimate
Notice bibliographique
Résumé
Sources of methane (CH4 ) become highly variable for countries undergoing a heightened period of development due to both human activity and climate change. An urgent need therefore exists to budget key sources of CH4 , such as wetlands (rice paddies and natural wetlands) and lakes (including reservoirs and ponds), which are sensitive to these changes. For this study, references in relation to CH4 emissions from rice paddies, natural wetlands, and lakes in China were first reviewed and then reestimated based on the review itself. Total emissions from the three CH4 sources were 11.25 Tg CH4 yr(-1) (ranging from 7.98 to 15.16 Tg CH4 yr(-1) ). Among the emissions, 8.11 Tg CH4 yr(-1) (ranging from 5.20 to 11.36 Tg CH4 yr(-1) ) derived from rice paddies, 2.69 Tg CH4 yr(-1) (ranging from 2.46 to 3.20 Tg CH4 yr(-1) ) from natural wetlands, and 0.46 Tg CH4 yr(-1) (ranging from 0.33 to 0.59 Tg CH4 yr(-1) ) from lakes (including reservoirs and ponds). Plentiful water and warm conditions, as well as its large rice paddy area make rice paddies in southeastern China the greatest overall source of CH4 , accounting for approximately 55% of total paddy emissions. Natural wetland estimates were slightly higher than the other estimates owing to the higher CH4 emissions recorded within Qinghai-Tibetan Plateau peatlands. Total CH4 emissions from lakes were estimated for the first time by this study, with three quarters from the littoral zone and one quarter from lake surfaces. Rice paddies, natural wetlands, and lakes are not constant sources of CH4 , but decreasing ones influenced by anthropogenic activity and climate change. A new progress-based model used in conjunction with more observations through model-data fusion approach could help obtain better estimates and insights with regard to CH4 emissions deriving from wetlands and lakes in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».