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Enregistrement W4387460598 · doi:10.5194/essd-2023-401

Global Nitrous Oxide Budget 1980–2020

2023· preprint· en· W4387460598 sur OpenAlexaff
Hanqin Tian, Naiqing Pan, Rona L. Thompson, Josep G. Canadell, Parvadha Suntharalingam, Pierre Regnier, Eric A. Davidson, Michael J. Prather, Philippe Ciais, Marilena Muntean, Shufen Pan, Wilfried Winiwarter, Sönke Zaehle, Feng Zhou, Robert B. Jackson, Hermann W. Bange, Sarah Berthet, Zihao Bian, Daniele Bianchi, Lex Bouwman, Erik T. Buitenhuis, G. S. Dutton, Minpeng Hu, Akihiko Ito, Atul K. Jain, Aurich Jeltsch‐Thömmes, Fortunat Joos, Sian Kou‐Giesbrecht, Paul B. Krummel, Xin Lan, Angela Landolfi, Ronny Lauerwald, Ya Li, Chaoqun Lü, Taylor Maavara, Manfredi Manizza, Dylan B. Millet, Jens Mühle, Prabir K. Patra, Glen P. Peters, Xiaoyu Qin, Peter A. Raymond, Laure Resplandy, Judith A. Rosentreter, Hao Shi, Qing Sun, Daniele Tonina, Francesco N. Tubiello, Guido R. van der Werf, Nicolas Vuichard, Junjie Wang, Kelley C. Wells, Luke M. Western, Chris Wilson, Jia Yang, Yuanzhi Yao, Yongfa You, Qing Zhu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNational Institute of Food and AgricultureSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Oceanic and Atmospheric AdministrationDeutsche ForschungsgemeinschaftSight Research UKUniversity of BristolSan Diego Supercomputer CenterEuropean CommissionNational Science FoundationEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationAuburn UniversityDepartment for Business, Energy and Industrial Strategy, UK GovernmentBoston College
Mots-clésGreenhouse gasNitrous oxideEnvironmental scienceAtmospheric sciencesFugitive emissionsOzoneFossil fuelEnvironmental protectionMeteorologyChemistryEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Nitrous oxide (N2O) is a long-lived potent greenhouse gas and stratospheric ozone-depleting substance, which has been accumulating in the atmosphere since the pre-industrial period. The mole fraction of atmospheric N2O has increased by nearly 25 % from 270 parts per billion (ppb) in 1750 to 336 ppb in 2022, with the fastest annual growth rate since 1980 of more than 1.3 ppb yr-1 in both 2020 and 2021. As a core component of our global greenhouse gas assessments coordinated by the Global Carbon Project (GCP), we present a global N2O budget that incorporates both natural and anthropogenic sources and sinks, and accounts for the interactions between nitrogen additions and the biochemical processes that control N2O emissions. We use Bottom-Up (BU: inventory, statistical extrapolation of flux measurements, process-based land and ocean modelling) and Top-Down (TD: atmospheric measurement-based inversion) approaches. We provide a comprehensive quantification of global N2O sources and sinks in 21 natural and anthropogenic categories in 18 regions between 1980 and 2020. We estimate that total annual anthropogenic N2O emissions increased 40 % (or 1.9 Tg N yr-1) in the past four decades (1980–2020). Direct agricultural emissions in 2020, 3.9 Tg N yr−1 (best estimate) represent the large majority of anthropogenic emissions, followed by other direct anthropogenic sources (including ‘Fossil fuel and industry’, ‘Waste and wastewater’, and ‘Biomass burning’ (2.1 Tg N yr−1), and indirect anthropogenic sources (1.3 Tg N yr−1). For the year 2020, our best estimate of total BU emissions for natural and anthropogenic sources was 18.3 (lower-upper bounds: 10.5–27.0) Tg N yr-1, close to our TD estimate of 17.0 (16.6–17.4) Tg N yr-1. For the period 2010–2019, the annual BU decadal-average emissions for natural plus anthropogenic sources were 18.1 (10.4–25.9) Tg N yr-1 and TD emissions were 17.4 (15.8–19.20 Tg N yr-1. The once top emitter Europe has reduced its emissions since the 1980s by 31 % while those of emerging economies have grown, making China the top emitter since the 2010s. The observed atmospheric N2O concentrations in recent years have exceeded projected levels under all scenarios in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), underscoring the urgency to reduce anthropogenic N2O emissions. To evaluate mitigation efforts and contribute to the Global Stocktake of the United Nations Framework Convention on Climate Change, we propose establishing a global network for monitoring and modeling N2O from the surface through the stratosphere. The data presented in this work can be downloaded from https://doi.org/10.18160/RQ8P-2Z4R (Tian et al. 2023).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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