Estimating emissions of methane consistent with atmospheric measurements of methane and δ13C of methane
Estimating emissions of methane consistent with atmospheric measurements of methane and δ13C of methane
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估算甲烷排放量与大气中甲烷测量值和甲烷 δ13C 一致
DOI：
--
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发表时间：
2022
影响因子：
6.3
通讯作者：
G. Manca
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Basu;X. Lan;E. Dlugokencky;S. Michel;S. Schwietzke;John B. Miller;L. Bruhwiler;Y. Oh;P. Tans;F. Apadula;L. Gatti;A. Jordan;J. Nęcki;M. Sasakawa;S. Morimoto;T. di Iorio;Haeyoung Lee;J. Arduini;G. Manca
抽象的。我们构建了一个基于TM 5 -4DVAR的大气反演框架，联合同化甲烷和甲烷δ 13 C的测量值，以估计特定源的甲烷排放量。在这里，我们提出了1999-2016年期间这一框架的全球排放估计。我们吸收了一个新建立的，多机构的CH 4和δ 13 C测量数据库。我们发现，传统的CH 4大气逆温不太可能估计与大气δ 13 C数据一致的排放量，同化δ 13 C数据是必要的，以获得与两个测量一致的排放量。我们的框架将2007年后大气甲烷增长的约85%归因于微生物来源，其中约一半来自23.5 ° N至23.5 ° S之间的热带地区。这与全球碳项目（GCP）最近甲烷预算增长的归因相矛盾。我们发现，GCP归因仅在缺乏δ 13 C数据的情况下与我们自上而下的估计一致。我们发现，在全球和大陆尺度上，δ 13 C数据可以比单独的CH 4数据更好地将微生物与化石甲烷排放分开，并且在较小的尺度上，这种能力受到当前δ 13 C测量覆盖范围的限制。最后，我们发现使用δ 13 C数据来区分不同甲烷源类型的最大不确定性来自我们对大气化学的了解，特别是对流层氯的分布和甲烷汇的同位素鉴别。
Abstract. We have constructed an atmospheric inversion framework based on TM5-4DVAR to jointly assimilate measurements of methane and δ13C of methane in order to estimate source-specific methane emissions. Here we present global emission estimates from this framework for the period 1999–2016. We assimilate a newly constructed, multi-agency database of CH4 and δ13C measurements. We find that traditional CH4-only atmospheric inversions are unlikely to estimate emissions consistent with atmospheric δ13C data, and assimilating δ13C data is necessary to derive emissions consistent with both measurements. Our framework attributes ca. 85 % of the post-2007 growth in atmospheric methane to microbial sources, with about half of that coming from the tropics between 23.5∘ N and 23.5∘ S. This contradicts the attribution of the recent growth in the methane budget of the Global Carbon Project (GCP). We find that the GCP attribution is only consistent with our top-down estimate in the absence of δ13C data. We find that at global and continental scales, δ13C data can separate microbial from fossil methane emissions much better than CH4 data alone, and at smaller scales this ability is limited by the current δ13C measurement coverage. Finally, we find that the largest uncertainty in using δ13C data to separate different methane source types comes from our knowledge of atmospheric chemistry, specifically the distribution of tropospheric chlorine and the isotopic discrimination of the methane sink.
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通过 3-D 反演模型对最近大气甲烷增加的归因
DOI：
10.5194/acp-2018-474
发表时间：
2018
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
McNorton J
通讯作者：
McNorton J
影响因子：
7.9
作者：
Y. Oh;Q. Zhuang;L. Welp;Licheng Liu;X. Lan;S. Basu;E. Dlugokencky;L. Bruhwiler;John B. Miller;S. Michel;S. Schwietzke;P. Tans;P. Ciais;J. Chanton
通讯作者：
Y. Oh;Q. Zhuang;L. Welp;Licheng Liu;X. Lan;S. Basu;E. Dlugokencky;L. Bruhwiler;John B. Miller;S. Michel;S. Schwietzke;P. Tans;P. Ciais;J. Chanton
DOI：
10.1073/pnas.1807377115
发表时间：
2018-08
期刊：
Proceedings of the National Academy of Sciences
影响因子：
--
作者：
X. Ni;P. Groffman
通讯作者：
X. Ni;P. Groffman
影响因子：
5.2
作者：
Basu, S.;Krol, M.;Aben, I.
通讯作者：
Aben, I.