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Enregistrement W4406394176 · doi:10.5194/bg-22-305-2025

Ensemble estimates of global wetland methane emissions over 2000–2020

2025· article· en· W4406394176 sur OpenAlexaff
Zhen Zhang, Benjamin Poulter, Joe R. Melton, W. J. Riley, George H. Allen, David J. Beerling, Philippe Bousquet, Josep G. Canadell, Etienne Fluet‐Chouinard, Philippe Ciais, Nicola Gedney, Peter O. Hopcroft, Akihiko Ito, Robert B. Jackson, Atul K. Jain, Katherine Jensen, Fortunat Joos, Thomas Kleinen, Sara Knox, Tingting Li, Xin Li, Xiangyu Liu, Kyle C. McDonald, Gavin McNicol, Paul Miller, Jurek Müller, Prabir K. Patra, Changhui Peng, Shushi Peng, Zhangcai Qin, Ryan Riggs, Marielle Saunois, Qing Sun, Hanqin Tian, Xiaoming Xu, Yuanzhi Yao, Yi Xi, Wenxin Zhang, Qing Zhu, Qiuan Zhu, Qianlai Zhuang

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesUnited Nations Environment ProgrammeOffice of ScienceLunds UniversitetBundesministerium für Bildung und ForschungBiological and Environmental ResearchEarthLab, University of WashingtonNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungU.S. Department of EnergyMet OfficeVetenskapsrådetNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceMethaneWetlandMethane emissionsAtmospheric methaneAtmospheric sciencesClimatologyMeteorologyGeographyGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Due to ongoing climate change, methane (CH4) emissions from vegetated wetlands are projected to increase during the 21st century, challenging climate mitigation efforts aimed at limiting global warming. However, despite reports of rising emission trends, a comprehensive evaluation and attribution of recent changes remains limited. Here we assessed global wetland CH4 emissions from 2000–2020 based on an ensemble of 16 process-based wetland models. Our results estimated global average wetland CH4 emissions at 158 ± 24 (mean ± 1σ) Tg CH4 yr−1 over a total annual average wetland area of 8.0 ± 2.0×106 km2 for the period 2010–2020, with an average increase of 6–7 Tg CH4 yr−1 in 2010–2019 compared to the average for 2000–2009. The increases in the four latitudinal bands of 90–30° S, 30° S–30° N, 30–60° N, and 60–90° N were 0.1–0.2, 3.6–3.7, 1.8–2.4, and 0.6–0.8 Tg CH4 yr−1, respectively, over the 2 decades. The modeled CH4 sensitivities to temperature show reasonable consistency with eddy-covariance-based measurements from 34 sites. Rising temperature was the primary driver of the increase, while precipitation and rising atmospheric CO2 concentrations played secondary roles with high levels of uncertainty. These modeled results suggest that climate change is driving increased wetland CH4 emissions and that direct and sustained measurements are needed to monitor developments.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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