DOI: https://doi.org/10.5194/acp-25-797-2025
تاريخ النشر: 2025-01-21
المؤلف: Sarah E. Hancock وآخرون
الموضوع الرئيسي: ديناميات الغازات الجوية والبيئية
نظرة عامة
تستخدم هذه الدراسة ملاحظات الأقمار الصناعية TROPOMI و GOSAT لعام 2021 لإجراء عكس تحليلي يهدف إلى قياس انبعاثات الميثان عبر أمريكا الجنوبية بدقة تصل إلى 25 كم × 25 كم. تدمج الدراسة سجلات الانبعاثات البشرية الوطنية المبلغ عنها إلى اتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ (UNFCCC) وتقيّم سجلات انبعاثات الأراضي الرطبة البديلة لاشتقاق تقديرات مثلى لاحقة. تشير النتائج إلى أن إجمالي انبعاثات الميثان البشرية لأمريكا الجنوبية يُقدّر بـ 48 (41-56) Tg a\(^{-1}\)، وهو ما يزيد بنسبة 55% عن التقديرات السابقة، حيث تساهم الثروة الحيوانية بنسبة 65% من هذا الإجمالي. تميز التحليل بفعالية بين الانبعاثات حسب القطاع لـ 10 من أصل 13 دولة في المنطقة، حيث تعتبر البرازيل والأرجنتين وفنزويلا أكبر المساهمين.
تسلط الدراسة الضوء على الفجوات الكبيرة بين التقديرات العلوية المستمدة من ملاحظات الأقمار الصناعية والتقديرات السفلية المبلغ عنها من قبل الدول، لا سيما في قطاع الثروة الحيوانية. قد تنشأ هذه الفروقات من تقديرات منخفضة في المنهجيات الموصى بها من قبل IPCC أو عدم اليقين المرتبط بالتوزيع المكاني للانبعاثات. تؤكد الأبحاث على ضرورة تحسين التعاون مع الخبراء المحليين لتعزيز دقة تقديرات انبعاثات الميثان وتقترح أن تركز الأعمال المستقبلية على إنشاء شبكات شاملة لمراقبة الميثان في الموقع عبر أمريكا الجنوبية للتحقق من بيانات الأقمار الصناعية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على أهمية الميثان (CH₄) كغاز دفيئة قوي، مع عمر جوي قصير يبلغ حوالي 9.1 سنوات وزيادة كبيرة في التركيزات الجوية منذ العصور ما قبل الصناعية. تم تحديد أمريكا الجنوبية كمساهم بارز في انبعاثات الميثان البشرية العالمية، حيث تمثل حوالي 14% من الإجمالي، مع كون البرازيل ثالث أكبر مصدر على مستوى العالم. تؤكد الورقة على قيود سجلات الانبعاثات التقليدية السفلية، التي غالبًا ما تعاني من عدم اليقين الكبير بسبب عوامل الانبعاث وبيانات النشاط التي لم يتم تقديرها بشكل جيد. بالمقابل، يمكن أن توفر الملاحظات الجوية، لا سيما من بيانات الأقمار الصناعية، رؤى علوية قيمة لتحسين هذه التقديرات.
يقترح المؤلفون استخدام بيانات من أداة مراقبة الغلاف الجوي (TROPOMI) لإجراء تحليل عكسي لانبعاثات الميثان في أمريكا الجنوبية لعام 2021. تتيح الدقة المكانية العالية لـ TROPOMI والتغطية العالمية المستمرة قياسًا أكثر دقة ونسبًا للانبعاثات إلى دول وقطاعات معينة مقارنة بملاحظات الأقمار الصناعية السابقة مثل GOSAT. تهدف الدراسة إلى تسوية الفجوات بين التقديرات العلوية المستمدة من TROPOMI وسجلات الانبعاثات السفلية الموجودة، مستفيدة من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتحسين جودة البيانات ومعالجة عدم اليقين، لا سيما في انبعاثات الأراضي الرطبة.
الطرق
في هذه الدراسة، تم تحسين انبعاثات الميثان لعام 2021 فوق أمريكا الجنوبية باستخدام ملاحظات من أقمار GOSAT و TROPOMI بالتزامن مع نموذج النقل الكيميائي GEOS-Chem. تم تعريف مجال العكس ضمن نطاق خط العرض من -57.5 إلى 13.25° ونطاق خط الطول من -82.8125 إلى -33.75°، بدقة مكانية تبلغ حوالي 25 كم × 25 كم. تم اشتقاق التقديرات السابقة للانبعاثات البشرية من تقارير الدول إلى UNFCCC والسجلات العالمية، والتي أبلغت عملية العكس.
استخدم الباحثون حلاً تحليليًا لتقليل دالة تكلفة بايزي، مع دمج أخطاء سابقة لوغاريتمية لاشتقاق تقديرات لاحقة لمتجه الحالة ومصفوفة التباين المرتبطة. بالإضافة إلى ذلك، قاموا بتوزيع نتائج العكس على قطاعات انبعاثات الميثان المختلفة باستخدام منهجية محددة. لتقييم قوة نتائجهم، تم إجراء مجموعة من العكسات الحساسة، متغيرةً المعلمات الرئيسية للعكس، بما في ذلك اختيار تقديرات سابقة للأراضي الرطبة، لقياس عدم اليقين المرتبط بالتقديرات اللاحقة.
النتائج
تكشف نتائج الدراسة عن اكتشافات مهمة تتعلق بتقديرات الانبعاثات على نطاق القارة المستمدة من بيانات الأقمار الصناعية. تشير تقديرات الوسيط لمجموعة العكس إلى إجمالي انبعاث لاحق قدره 121 Tg a\(^{-1}\) لأمريكا الجنوبية، وهو زيادة ملحوظة عن التقدير السابق البالغ 96 Tg a\(^{-1}\). تُعزى هذه الزيادة بشكل أساسي إلى المصادر البشرية، التي ارتفعت من 31 Tg a\(^{-1}\) إلى 48 Tg a\(^{-1}\)، مع تجربة قطاع النفط والغاز لأكبر نمو بنسبة 158%. يبرز التحليل أيضًا قيود البيانات الملاحظة، لا سيما في مناطق مثل الأمازون والجبال، حيث لوحظت حساسية منخفضة لمتوسط النواة بسبب القياسات القليلة.
تظهر الدراسة أيضًا أن الانبعاثات اللاحقة تقلل بشكل كبير من الانحياز المتوسط لنموذج GEOS-Chem بالنسبة لملاحظات الأقمار الصناعية، حيث انخفضت من 3.04 ppb إلى -0.03 ppb، وانخفضت جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) من 9.65 ppb إلى 8.53 ppb. ومع ذلك، فإن الانحياز المتبقي هو الأعلى خلال فترة ديسمبر إلى فبراير، بالتزامن مع انخفاض عدد الملاحظات. تُظهر المقارنات مع بيانات في الموقع من مرصد الأمازون العالي البرج تقليلًا في الانحياز من -12.6 ppb إلى 2.7 ppb، إلى جانب زيادة في معامل الارتباط من 0.75 إلى 0.79. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى مزيد من القياسات في الموقع عبر أمريكا الجنوبية لتعزيز التحقق من كل من نتائج العكس وبيانات الأقمار الصناعية.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون المنهجيات والنتائج المتعلقة بملاحظات الميثان (CH₄) من أقمار GOSAT و TROPOMI، مع التأكيد على عمليات استرجاعها والتحديات التي تواجهها في مناطق معينة، لا سيما أمريكا الجنوبية. تستخدم GOSAT، التي تعمل منذ عام 2009، طريقة وكيل CO₂ لاسترجاع نسب خلط الميثان الجاف (XCH₄) بمعدل نجاح عالمي يبلغ 23.5%، بينما تستخدم TROPOMI، التي أُطلقت في عام 2017، خوارزمية فيزيائية كاملة بمعدل نجاح أقل يبلغ 3% فوق اليابسة بسبب تباين السطح وتغطية السحب. يبرز المؤلفون أهمية بيانات GOSAT في مناطق مثل الأمازون، حيث تكون بيانات TROPOMI محدودة، ويستعرضون خطوات المعالجة المسبقة التي تم اتخاذها لضمان اتساق البيانات، بما في ذلك تصحيحات الانحياز وتصنيف الملاحظات الجبلية.
كما يوضح القسم عملية العكس التحليلية المستخدمة لتقدير انبعاثات الميثان، باستخدام سير عمل العكس المتكامل للميثان (IMI 1.1) ونموذج النقل الكيميائي GEOS-Chem. يتضمن العكس سجلات انبعاثات مختلفة ويستخدم نموذج خليط غاوسي لتحسين تقديرات الانبعاثات مع الأخذ في الاعتبار الأخطاء الملاحظة. تشير النتائج إلى انبعاثات ميثان كبيرة من الأراضي الرطبة والثروة الحيوانية وقطاعات النفايات، حيث تساهم الأراضي الرطبة بنسبة 62% من الانبعاثات القارية، بشكل رئيسي من منطقة الأمازون. يشير المؤلفون إلى أن اختيار تقديرات الانبعاثات السابقة، لا سيما للأراضي الرطبة، يؤثر بشكل كبير على نتائج العكس، مما يبرز الحاجة إلى اعتبار دقيق للتوزيعات المكانية في سجلات الانبعاثات.
DOI: https://doi.org/10.5194/acp-25-797-2025
Publication Date: 2025-01-21
Author(s): Sarah E. Hancock et al.
Primary Topic: Atmospheric and Environmental Gas Dynamics
Overview
This research employs 2021 TROPOMI and GOSAT satellite observations to conduct an analytical inversion aimed at quantifying methane emissions across South America with a resolution of up to 25 km × 25 km. The study integrates national anthropogenic emission inventories reported to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and evaluates alternative wetland emission inventories to derive optimal posterior estimates. The findings indicate that the total anthropogenic methane emissions for South America are estimated at 48 (41-56) Tg a\(^{-1}\), which is 55% higher than prior estimates, with livestock contributing 65% of this total. The analysis effectively distinguishes emissions by sector for 10 of the 13 countries in the region, with Brazil, Argentina, and Venezuela being the largest contributors.
The study highlights significant discrepancies between top-down estimates derived from satellite observations and bottom-up estimates reported by countries, particularly in the livestock sector. These differences may arise from underestimations in IPCC-recommended methodologies or uncertainties related to the spatial distribution of emissions. The research underscores the necessity for improved collaboration with local experts to enhance the accuracy of methane emission estimates and suggests that future work should focus on establishing comprehensive in situ methane observation networks across South America to validate satellite data.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significance of methane (CH₄) as a potent greenhouse gas, with a short atmospheric lifetime of approximately 9.1 years and a substantial increase in atmospheric concentrations since pre-industrial times. South America is identified as a notable contributor to global anthropogenic methane emissions, accounting for about 14% of the total, with Brazil being the third-largest emitter globally. The paper emphasizes the limitations of traditional bottom-up emission inventories, which often suffer from large uncertainties due to poorly quantified emission factors and activity data. In contrast, atmospheric observations, particularly from satellite data, can provide valuable top-down insights to refine these estimates.
The authors propose utilizing data from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) to conduct an inverse analysis of methane emissions in South America for the year 2021. TROPOMI’s high spatial resolution and continuous global coverage enable more accurate quantification and attribution of emissions to specific countries and sectors compared to previous satellite observations like GOSAT. The study aims to reconcile discrepancies between top-down estimates derived from TROPOMI and existing bottom-up inventories, leveraging advanced machine learning techniques to enhance data quality and address uncertainties, particularly in wetland emissions.
Methods
In this study, methane emissions for the year 2021 over South America were optimized using observations from the GOSAT and TROPOMI satellites in conjunction with the GEOS-Chem chemical transport model. The inversion domain was defined within the latitude range of -57.5 to 13.25° and longitude range of -82.8125 to -33.75°, with a spatial resolution of approximately 25 km × 25 km. Prior estimates of anthropogenic emissions were derived from countries’ UNFCCC reports and global inventories, which informed the inversion process.
The researchers employed an analytical solution to minimize the Bayesian cost function, incorporating lognormal prior errors to derive posterior estimates of the state vector and the associated error covariance matrix. Additionally, they attributed the inversion results to various methane emission sectors using a specified methodology. To assess the robustness of their findings, an ensemble of sensitivity inversions was conducted, varying key inversion parameters, including the selection of wetland prior estimates, to quantify the associated uncertainties in the posterior estimates.
Results
The results of the study reveal significant findings regarding continental-scale emission estimates derived from satellite data. The inversion ensemble’s median estimates indicate a total posterior emission of 121 Tg a\(^{-1}\) for South America, a notable increase from the prior estimate of 96 Tg a\(^{-1}\). This increase is primarily attributed to anthropogenic sources, which rose from 31 Tg a\(^{-1}\) to 48 Tg a\(^{-1}\), with the oil and gas sector experiencing the most substantial growth at 158%. The analysis also highlights the limitations of observational data, particularly in regions like the Amazon and Andes, where low averaging kernel sensitivities were observed due to sparse measurements.
The study further demonstrates that the posterior emissions significantly reduce the mean bias of the GEOS-Chem model relative to satellite observations, decreasing from 3.04 ppb to -0.03 ppb, and the root mean square error (RMSE) from 9.65 ppb to 8.53 ppb. However, the remaining bias is highest during the December to February period, coinciding with lower observation counts. Comparisons with in situ data from the Amazon Tall Tower Observatory show a reduction in bias from -12.6 ppb to 2.7 ppb, alongside an increase in correlation coefficient from 0.75 to 0.79. The authors emphasize the need for more in situ measurements across South America to enhance validation of both the inversion results and the satellite data.
Discussion
In this section, the authors discuss the methodologies and findings related to methane (CH₄) observations from the GOSAT and TROPOMI satellites, emphasizing their retrieval processes and the challenges faced in specific regions, particularly South America. GOSAT, operational since 2009, employs a CO₂ proxy method to retrieve dry-column methane mixing ratios (XCH₄) with a global success rate of 23.5%, while TROPOMI, launched in 2017, utilizes a full-physics algorithm with a lower success rate of 3% over land due to surface heterogeneity and cloud cover. The authors highlight the importance of GOSAT data in regions like the Amazon, where TROPOMI data is limited, and detail the preprocessing steps taken to ensure data consistency, including bias corrections and filtering out mountainous observations.
The section also outlines the analytical inversion process used to estimate methane emissions, employing the Integrated Methane Inversion workflow (IMI 1.1) and the GEOS-Chem chemical transport model. The inversion incorporates various emission inventories and utilizes a Gaussian mixture model to optimize emission estimates while accounting for observational errors. The results indicate significant methane emissions from wetlands, livestock, and waste sectors, with wetlands contributing 62% of continental emissions, predominantly from the Amazon region. The authors note that the choice of prior emission estimates, particularly for wetlands, significantly influences the inversion results, underscoring the need for careful consideration of spatial distributions in emission inventories.