Synthesis, homogenisation and regionalisation of inland water greenhouse gas budget estimates for the RECCAP2 initiative
Notice bibliographique
Résumé
Inland waters are important sources of the greenhouse gasses (GHGs) carbon dioxide (CO2), methane (CH4) and nitrous oxide (N2O) to the atmosphere. While a growing number of global estimates of inland water GHG emissions exists, the integration of inland waters into regional GHG budgets is often hampered by the lack of adequate geo-spatial datasets. Moreover, existing estimates diverge substantially, in part due to persisting uncertainties related to the size and distribution of effective inland water surface areas. In the framework of the 2nd phase of the REgional Carbon Cycle Assessment and Processes (RECCAP-2) initiative, we synthesize existing estimates of GHG emissions from streams, rivers, lakes and reservoirs, and homogenize them with regard to underlying global maps of inland water surface areas and the effects of seasonal ice cover. We then produce estimates of inland water GHG emissions for 10 extensive land regions that are used for the regional land budgets of RECCAP2. According to our synthesis, global inland waters emit 5.6 (3.5-9.1) Pg CO2 yr-1, 101 (83-135) Tg CH4 yr-1 and 326 (254-592) Gg N2O yr-1. South American rivers contribute about one third of global inland water CO2 emissions. North-American and Russian lakes contribute together one third of global inland water CH4 emissions. Finally, North America alone contributes one fourth of global inland water N2O emissions.The global inland water emissions sum up to a global warming potential (GWP) of an equivalent emission of 13.6 (10.0-20.3) and 8.3 (5.8-12.7) Pg CO2 yr-1 at a 20- and 100-year horizon, respectively. At 100-year horizon, the contribution of CO2 dominates the GWP of global inland water GHG emissions, with rivers being the largest emitters. At the 20-year horizon, on the contrary, lakes and rivers are equally important emitters, and the contributions of CH4 to the GWP of inland water GHG emissions even exceed those of CO2. Contributions of N2O to the GWP appear to be less significant at both time horizons. Normalized to the area of the RECCAP-2 land regions, South America and South East Asia show the highest inland water emission rates in terms of GWP, dominated by riverine CO2 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».