Country-level methane emissions and their sectoral trends during 2009–2020 estimated by high-resolution inversion of GOSAT and surface observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Considering the significant role of global methane emissions in the Earth’s radiative budget, global or regionally persistent increasing trends in its emission are of great concern. Understanding the regional contributions of various emissions sectors to the growth rate thus has policy relevance. We used a high-resolution global methane inverse model to independently optimize sectoral emissions using GOSAT and ground-based observations for 2009–2020. Annual emission trends were calculated for top-emitting countries, and the sectoral contributions to the total anthropogenic trend were studied. Global total posterior emissions show a growth rate of 2.6 Tg yr −2 ( p < 0.05), with significant contributions from waste (1.1 Tg yr −2 ) and agriculture (0.9 Tg yr −2 ). Country-level aggregated sectoral emissions showed statistically significant ( p < 0.1) trends in total posterior emissions for China (0.56 Tg yr −2 ), India (0.22 Tg yr −2 ), United States (0.65 Tg yr −2 ), Pakistan (0.22 Tg yr −2 ) and Indonesia (0.28 Tg yr −2 ) among the top methane emitters. Emission sectors contributing to the above country-level emission trend are, China (waste 0.35; oil and gas 0.07 Tg yr −2 ), India (agriculture 0.09; waste 0.11 Tg yr −2 ), United States (oil and gas 1.0; agriculture 0.07; coal −0.15 Tg yr −2 ), Brazil (waste 0.09; agriculture 0.08 Tg yr −2 ), Russia (waste 0.04; biomass burning 0.15; coal 0.11; oil and gas −0.42 Tg yr −2 ), Indonesia (coal 0.28 Tg yr −2 ), Canada (oil and gas 0.08 Tg yr −2 ), Pakistan (agriculture 0.15; waste 0.03 Tg yr −2 ) and Mexico (waste 0.04 Tg yr −2 ). Additionally, our analysis showed that methane emissions from wetlands in Russia (0.24 Tg yr −2 ) and central African countries such as Congo (0.09 Tg yr −2 ), etc. have a positive trend with a considerably large increase after 2017, whereas Bolivia (−0.09 Tg yr −2 ) have a declining trend. Our results reveal some key emission sectors to be targeted on a national level for designing methane emission mitigation efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».