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Enregistrement W4408430819 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13764

Global Inland Water Greenhouse Gas Emissions: Patterns, Trends, and Anthropogenic Drivers

2025· preprint· en· W4408430819 sur OpenAlexaff
Ronny Lauerwald, David Bastviken, Tom J. Battin, Philippe Ciais, Hanqin Tian, George H. Allen, Gwénaël Abril, Núria Catalán, Bridget R. Deemer, Paul A. del Giorgio, Alessandra Marzadri, Yves T. Prairie, Suzanne E. Tank, Qianlai Zhuang, Lishan Ran, Josep G. Canadell, Pierre Regnier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceEnvironmental protectionNatural resource economicsOceanographyEconomicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inland waters (streams, rivers, lakes, and reservoirs) are important sources of greenhouse gases (GHGs), including carbon dioxide (CO2), methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), to the atmosphere. Their importance has been acknowledged in the IPCC assessment reports and in the regional and global greenhouse budgets coordinated by the Global Carbon Project (GCP). In the framework of the 2nd phase of the REgional Carbon Cycle Assessment and Processes (RECCAP-2) initiative of the GCP, a comprehensive synthesis of existing estimates of regional to global inland water GHG emissions was conducted (Lauerwald et al., 2023a, 2023b) to support the inclusion of these emissions in (sub-)continental GHG budgets. Although that synthesis was published only two years ago, a number of new global estimates have been published since. Here, we present an updated synthesis of recent, global inland water GHG emissions estimates. Moreover, we go beyond the scope of the RECCAP2 synthesis by analyzing regional patterns in more detail, and summarizing the state of knowledge about long-term trends of inland water GHG emissions in response to changes in climate, land use, wastewater management and river damming. Based on that, we discuss how contemporary inland water GHG emissions are impacted by anthropogenic activities and how they may evolve over the 21st century.We estimate that global inland water GHG emissions have a combined warming potential of 8 (5–13) Pg CO2-eq. yr⁻¹ for a 100-year time horizon (GWP100). CO2 emissions, primarily from tropical river systems, contribute approximately three-quarters of this total, while CH4, largely from lakes and reservoirs, accounts for most of the remainder. Notably, boreal and Arctic lakes are important emitters due to their large total area, while nutrient-rich lakes and reservoirs with warmer temperatures in the mid to low latitudes exhibit the highest per-area CH4 emission rates. Contributions from N2O emissions are relatively minor.About one third of CH4 emissions and about three quarters of N2O emissions from global inland waters can be attributed to anthropogenic perturbations, primarily through eutrophication. For inland water CO2 emissions, quantification of the anthropogenic component is more complex. Empirical and modelling studies suggest that global greening also increases terrestrial carbon deliveries to inland waters, and through that, emissions of CO2 from inland waters. Moreover, changes in streamflow are an uncertain, but very important driver. Most dramatic increases are expected for inland water CH4 and N2O emissions, which are projected to strongly increase in response to global warming, while changes in nutrient loads from agricultural runoff may offset or enhance that trend.ReferencesLauerwald et al. 2023a, GBC, https://doi.org/10.1029/2022GB007657Lauerwald et al. 2023b, GBC, https://doi.org/10.1029/2022GB007658

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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