Estimating 2010–2015 Anthropogenic and Natural Methane Emissions in Canada using ECCC Surface and GOSAT Satellite Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Methane emissions in Canada have both anthropogenic and natural sources. Anthropogenic emissions are estimated to be 4.1 Tg a−1 from 2010–2015 in the Canadian Greenhouse Gas Inventory. Natural emissions, which are mostly due to Boreal wetlands, are the largest methane source in Canada and highly uncertain, on the order of ~20 Tg a−1 in biosphere process models. Top-down constraints on Canadian methane emissions using atmospheric observations have been limited by the sparse coverage of both surface and satellite observations. Aircraft studies over the last several years have provided snapshot emissions that have been conflicting with inventory estimates. Here we use surface data from the Environment and Climate Change Canada (ECCC) in situ network and space borne data from the Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) to determine 2010–2015 anthropogenic and natural methane emissions in Canada in a Bayesian inverse modelling framework. We use GEOS-Chem to simulate anthropogenic emissions comparable to the Canadian inventory and wetlands emissions using an ensemble of WetCHARTS v1.0 scenarios in addition to other minor natural sources. We conduct a comparative analysis of the monthly natural emissions and yearly anthropogenic emissions optimized by surface and satellite data independently. Mean 2010–2015 posterior emissions using ECCC surface data are 6.0 ± 0.4 Tg a−1 for total anthropogenic and 10.5 ± 1.9 Tg a−1 for total natural emissions, where the error intervals represent the 1-σ spread in yearly posterior results. These results agree with our posterior using GOSAT data of 6.5 ± 0.7 Tg a−1 for total anthropogenic and 11.7 ± 1.2 Tg a−1 for total natural emissions. The seasonal pattern of posterior natural emissions using either dataset shows slower to start emissions in the spring and a less intense peak in the summer compared to the mean of WetCHARTS scenarios. We combine ECCC and GOSAT data to evaluate capabilities for sectoral and provincial level inversions and identify limitations. We estimate Energy + Agriculture emissions to be 5.1 ± 1.0 Tg a−1 which is 59 % higher than the National GHG Inventory. We attribute 39 % higher anthropogenic emissions to Western Canada than the prior. Natural emissions are lower across Canada with large downscaling in the Hudson Bay Lowlands. Inversion results are verified against independent aircraft data in Saskatchewan and surface data in Quebec which show better agreement with posterior emissions. This study shows a readjustment of the Canadian methane budget is necessary to better match atmospheric observations with higher anthropogenic emissions partially offset by lower natural emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».