Global greenhouse gas reconciliation 2022
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we provide an update on the methodology and data used by Deng et al. (2022) to compare the national greenhouse gas inventories (NGHGIs) and atmospheric inversion model ensembles contributed by international research teams coordinated by the Global Carbon Project. The comparison framework uses transparent processing of the net ecosystem exchange fluxes of carbon dioxide (CO 2 ) from inversions to provide estimates of terrestrial carbon stock changes over managed land that can be used to evaluate NGHGIs. For methane (CH 4 ), and nitrous oxide (N 2 O), we separate anthropogenic emissions from natural sources based directly on the inversion results to make them compatible with NGHGIs. Our global harmonized NGHGI database was updated with inventory data until February 2023 by compiling data from periodical United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) inventories by Annex I countries and sporadic and less detailed emissions reports by non-Annex I countries given by national communications and biennial update reports. For the inversion data, we used an ensemble of 22 global inversions produced for the most recent assessments of the global budgets of CO 2 , CH 4 , and N 2 O coordinated by the Global Carbon Project with ancillary data. The CO 2 inversion ensemble in this study goes through 2021, building on our previous report from 1990 to 2019, and includes three new satellite inversions compared to the previous study and an improved managed-land mask. As a result, although significant differences exist between the CO 2 inversion estimates, both satellite and in situ inversions over managed lands indicate that Russia and Canada had a larger land carbon sink in recent years than reported in their NGHGIs, while the NGHGIs reported a significant upward trend of carbon sink in Russia but a downward trend in Canada. For CH 4 and N 2 O, the results of the new inversion ensembles are extended to 2020. Rapid increases in anthropogenic CH 4 emissions were observed in developing countries, with varying levels of agreement between NGHGIs and inversion results, while developed countries showed a slowly declining or stable trend in emissions. Much denser sampling of atmospheric CO 2 and CH 4 concentrations by different satellites, coordinated into a global constellation, is expected in the coming years. The methodology proposed here to compare inversion results with NGHGIs can be applied regularly for monitoring the effectiveness of mitigation policy and progress by countries to meet the objectives of their pledges. The dataset constructed for this study is publicly available at https://doi.org/10.5281/zenodo.13887128 (Deng et al., 2024).
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».