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Enregistrement W4226333000 · doi:10.5194/essd-14-1639-2022

Comparing national greenhouse gas budgets reported in UNFCCC inventories against atmospheric inversions

2022· article· en· W4226333000 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionEuropean Space Agency
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeClimate changeInversion (geology)MethaneAtmospheric sciencesAtmospheric carbon cycleAgricultureClimatologyEcosystemCarbon cycleKyoto ProtocolGeographyOceanographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In support of the global stocktake of the Paris Agreement on climate change, this study presents a comprehensive framework to process the results of an ensemble of atmospheric inversions in order to make their net ecosystem exchange (NEE) carbon dioxide (CO2) flux suitable for evaluating national greenhouse gas inventories (NGHGIs) submitted by countries to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). From inversions we also deduced anthropogenic methane (CH4) emissions regrouped into fossil and agriculture and waste emissions, as well as anthropogenic nitrous oxide (N2O) emissions. To compare inversion results with national reports, we compiled a new global harmonized database of emissions and removals from periodical UNFCCC inventories by Annex I countries, and from sporadic and less detailed emissions reports by non-Annex I countries, given by national communications and biennial update reports. No gap filling was applied. The method to reconcile inversions with inventories is applied to selected large countries covering ∼90 % of the global land carbon uptake for CO2 and top emitters of CH4 and N2O. Our method uses results from an ensemble of global inversions produced by the Global Carbon Project for the three greenhouse gases, with ancillary data. We examine the role of CO2 fluxes caused by lateral transfer processes from rivers and from trade in crop and wood products and the role of carbon uptake in unmanaged lands, both not accounted for by NGHGIs. Here we show that, despite a large spread across the inversions, the median of available inversion models points to a larger terrestrial carbon sink than inventories over temperate countries or groups of countries of the Northern Hemisphere like Russia, Canada and the European Union. For CH4, we find good consistency between the inversions assimilating only data from the global in situ network and those using satellite CH4 retrievals and a tendency for inversions to diagnose higher CH4 emission estimates than reported by NGHGIs. In particular, oil- and gas-extracting countries in central Asia and the Persian Gulf region tend to systematically report lower emissions compared to those estimated by inversions. For N2O, inversions tend to produce higher anthropogenic emissions than inventories for tropical countries, even when attempting to consider only managed land emissions. In the inventories of many non-Annex I countries, this can be tentatively attributed to a lack of reporting indirect N2O emissions from atmospheric deposition and from leaching to rivers, to the existence of natural sources intertwined with managed lands, or to an underestimation of N2O emission factors for direct agricultural soil emissions. Inversions provide insights into seasonal and interannual greenhouse gas fluxes anomalies, e.g., during extreme events such as drought or abnormal fire episodes, whereas inventory methods are established to estimate trends and multi-annual changes. As a much denser sampling of atmospheric CO2 and CH4 concentrations by different satellites coordinated into a global constellation is expected in the coming years, the methodology proposed here to compare inversion results with inventory reports (e.g., NGHGIs) could be applied regularly for monitoring the effectiveness of mitigation policy and progress by countries to meet the objective of their pledges. The dataset constructed by this study is publicly available at https://doi.org/10.5281/zenodo.5089799 (Deng et al., 2021).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,204 · 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