Spatio-Temporal Patterns of Methane Emissions from 2019 Onwards: A Satellite-Based Comparison of High- and Low-Emission Regions
Notice bibliographique
Résumé
Methane (CH4) is a potent greenhouse gas with a significant impact on short- and medium-term climate forcing, and its atmospheric concentration has been increasing rapidly in recent decades. This study aims to analyze spatio-temporal patterns of atmospheric methane concentrations between 2019 and 2025, focusing on comparisons between regions characterized by high and low emission intensities. Level-3 XCH4 data from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) onboard the Sentinel-5 Precursor satellite were used, which were aggregated into seasonal and annual composites. High-emission regions, such as the Mekong Delta, Nile Delta, Eastern Uttar Pradesh and Bihar, Central Thailand, Lake Victoria Basin, and Eastern Arkansas, were contrasted with low-emission areas including Patagonia, the Mongolian Steppe, Northern Scandinavia, the Australian Outback, the Sahara Desert, and the Canadian Shield. The results show that high-emission regions exhibit substantially higher seasonal amplitude in XCH4 concentrations, with an average seasonal variation of approximately 30.00 ppb, compared to 17.39 ppb in low-emission regions. Methane concentrations generally peaked at the end of the year (Q4) and reached their lowest levels during the first half of the year (Q1 or Q2), particularly in agriculturally dominated regions. Principal component and cluster analyses further confirmed a strong spatial differentiation between high- and low-emission regions based on both temporal trends and seasonal behavior. These findings demonstrate the potential of satellite remote sensing to monitor regional methane dynamics and highlight the need for targeted mitigation strategies in major agricultural and wetland zones.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».