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Enregistrement W2395319182

Chapter 5: Anthropogenic methane sources, emissions and future projections

2015· article· en· W2395319182 sur OpenAlexaboutno aff
Hoglund-Isaksson Lena, Thomson Allison, Kupiainen Kaarle, Shilpa Rao, Janssens-Maenhout Greet

Notice bibliographique

RevueJoint Research Centre (European Commission) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethane emissionsEnvironmental scienceMethaneGreenhouse gasGeologyOceanographyChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter reviews recent global assessments of anthropogenic methane emissions, their expected future development and estimated reduction potentials. Because methane is a gas which mixes rapidly in the global atmosphere, it is of interest to review emissions at the global scale as well as for the area covered by the eight Arctic nations. The following key findings have been identified: • Bottom-up emission inventories agree fairly well in terms of the overall magnitude of global anthropogenic methane emissions in recent years, that is, about 300 Tg CH4 in 2000 and between 320 and 346 Tg CH4 in 2005. However, the relative contributions from the different source sectors differ markedly between inventories, which can be taken as an indication of high uncertainty within existing emission inventories despite the relatively close agreement between them in terms of total emissions. • Without further implementation of control policies addressing methane than currently adopted, global anthropogenic methane emissions are estimated to increase to between 400 and 500 Tg CH4 in 2030 and between 430 and 680 Tg CH4 in 2050. Primary drivers for the expected emission increase are increased coal production in China and extended shale gas extraction in the USA and Canada, activities which are known to release fugitive methane emissions. • With maximum technically feasible implementation of existing control technology, the estimated reduction potential for global anthropogenic methane emissions amounts to about 200 Tg CH4 in 2030, which is almost 50% below baseline emissions. The control technologies assessed to have the greatest reduction potentials are extended recovery of associated gas from oil production, control of fugitive leakages from gas production, transmission and distribution, extended separation, recycling and treatment of biodegradable waste instead of landfill disposal, extended pre-mining degasification of coal mines, and the implementation of ventilation air oxidizers on shafts from underground coal mines. • External factors, in particular the development of the future price of gas, could have significant effects on the future cost of reducing methane emissions and on the need for further policies to stimulate such reductions. The reason is that many measures to reduce methane emissions involve gas recovery or reduced gas leakage, which means potential opportunities to utilize the recovered gas as a source of energy. • With current policies addressing methane emissions, the eight Arctic nations are estimated to contribute about a fifth of global anthropogenic methane emissions. • As a single world region, the eight Arctic nations emit more anthropogenic methane and have a larger technical abatement potential than any other major world region (e.g. Latin America, Middle East, Africa or China). • The maximum technically feasible reduction of anthropogenic methane in Arctic nations in 2030 is estimated at 63% below baseline emissions or about a quarter of the entire global reduction potential. Within this reduction potential, measures related to fugitive methane emissions from shale gas extraction in the USA and Canada, reduced venting of associated gas from oil production in Russia, and reduced leakage from gas pipelines and distribution networks in all three countries, have the greatest potential to contribute to reduced methane emissions in Arctic nations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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