High-resolution estimates of national methane emissions for all countries of the world using TROPOMI observations
Notice bibliographique
Résumé
Observational constraints on national scale methane emissions are needed to assist progress towards the goals of the Paris Agreements and the Global Methane Pledge. Here, we use 2023 blended TROPOMI+GOSAT observations of atmospheric methane in multiple analytical inversions to estimate emissions for all countries of the world at up to 25 km resolution. Prior emissions estimates are spatially distributed according to state-of-the-science bottom-up inventories, and country-level prior totals are adjusted by sector to match the emissions most recently reported to the UNFCCC. We enhance each inversion’s ability to capture point-source emissions not included in bottom-up inventories by redistributing oil-gas and coal emissions based on a gridded inventory constructed from GHGSat plume and null detections, and by enforcing native resolution emissions optimization at locations where plumes were observed by point source imagers including PRISMA, Sentinel-2, Landsat, EnMAP, GOES, and EMIT, and where large plumes were detected by TROPOMI. Our global total posterior emission of 562 Tg for 2023 is in line with previous coarse-scale global inversion studies. The inversions’ high resolution allows source separation and independent optimization of individual countries, confirmed by small posterior error correlations between countries. China (52.7 Tg), the U.S. (32.2 Tg), India (25.7 Tg), Brazil (18.5 Tg), and Indonesia (10.7 Tg) have the highest anthropogenic emissions, representing 14%, 9%, 7%, 5%, and 3% of the global total anthropogenic source, respectively. Uncertainty estimates come from an inversion ensemble with varied inversion parameters. Results provide an estimate of emissions from all countries in a globally consistent inverse modeling framework, serve as a direct comparison and aid of countries’ UNFCCC reporting, and provide up-to-date observational constraints on emissions from countries where reporting is unfeasible or out of date.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».