The global hydrogen budget
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen (H2) will play a part in decarbonizing the global energy system1. However, hydrogen interacts with methane, ozone, and stratospheric water vapour, leading to an indirect 100-year global warming potential of 11 ± 4 (refs. 2–5). This raises concerns about the climate consequences of increasing H2 use under future hydrogen economies3,5. A comprehensive accounting of H2 sources and sinks is essential for assessing changes and mitigating environmental risks. Here we analyse trends in global H2 sources and sinks from 1990 to 2020 and construct a comprehensive budget for the decade 2010–2020. H2 sources increased from 1990 to 2020, primarily because of the oxidation of methane and anthropogenic non-methane volatile organic compounds, biogenic nitrogen fixation, and leakage from H2 production. Sinks also increased in response to rising atmospheric H2. Estimated global H2 sources and sinks averaged 69.9 ± 9.4 Tg yr−1 and 68.4 ± 18.1 Tg yr−1, respectively, for 2010–2020. Regionally, Africa and South America contained the largest sources and sinks of H2, whereas East Asia and North America contributed the most H2 emissions from fossil fuel combustion. We estimate that rising atmospheric H2 between 2010 and 2020 contributed to an increase in global surface air temperature (GSAT) of 0.02 ± 0.006 °C. GSAT impacts of changing atmospheric H2 in future marker Shared Socioeconomic Pathway scenarios are estimated to remain within 0.01–0.05 °C, depending on H2 usage, leakage rates and CH4 emissions that influence photochemical H2 production. Trends in global H2 sources and sinks are analysed from 1990 to 2020, and a comprehensive budget for the decade 2010–2020 is presented.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,007 |
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 ».