Videnskab
 science >> Videnskab >  >> Natur

Spørgsmål og svar:Globale metan-emissioner skyder i vejret, men hvor meget skyldtes vådområder?

Infografik udgivet med tilladelse fra forfatterne til "Øgende antropogene methanemissioner opstår ligeligt fra landbrugs- og fossile brændstoffer." Kredit:Jackson et al. 2020, Miljøforskningsbreve

Sidste måned, et internationalt hold af videnskabsmænd, herunder Berkeley Labs William Riley og Qing Zhu, offentliggjort en opdatering om det globale metanbudget som en del af Global Carbon Project. De anslåede årlige globale metan-emissioner til næsten 570 millioner tons for 2008-2017 årti, hvilket er 5 % højere end emissionerne registreret i begyndelsen af ​​2000'erne og hvad der svarer til 189 millioner flere biler på verdens veje.

Antropogene kilder som landbrug, spild, og fossile brændstoffer bidrog til 60 % af disse emissioner, mens vådområder udgjorde den største naturlige kilde til metan. Riley, en seniorforsker fra Berkeley Lab, fokuserer på at modellere, hvordan terrestriske økosystemer - såsom vådområder - interagerer med klimaet. Arbejder med Zhu, de byggede en af ​​computermodellerne, der gør det muligt for forskere at kvantificere disse metan-emissioner fra vådområder på global skala.

Selvom globale vådområders metan-emissioner forblev stort set uændrede mellem det sidste årti og begyndelsen af ​​2000'erne, disse landskaber har fortsat introduceret nogle af de største usikkerheder i estimeringen af ​​det globale metanbudget. Riley forklarer sit teams involvering i Global Carbon Project og deres bestræbelser på at reducere denne usikkerhed.

Q. Hvad er Global Carbon Project, og hvordan blev du involveret?

Det er en løst struktureret gruppe af internationale videnskabsmænd, der siden 2001 har arbejdet på at opbygge globale budgetter for drivhusgasser, blandt andre indsatser. Disse budgetter inkluderer kuldioxid, metan, og dinitrogenoxid. Meget af arbejdet er fokuseret på at karakterisere disse budgetter, forstå, hvorfor de kan ændre sig, og hvad det videnskabelige samfund kan gøre for at vurdere dem bedre.

Som en del af Reducing Uncertainty in Biogeochemical Interactions through Synthesis and Computation-projektet (RUBISCO), som er et videnskabeligt fokusområde på Berkeley Lab, vi arbejder på globale CO2-budgetter. Berkeley Lab-gruppen byggede en af ​​de originale globale vådområders metanmodeller, og derfor blev vi bedt om at deltage i Global Carbon Project.

Q. Hvorfor skal vi bekymre os om metan?

Metan udsendes fra en række menneskeskabte kilder såsom lossepladser, landbrug, og fossile brændstoffer, såvel som naturlige systemer som vådområder. Det er den næstvigtigste drivhusgas, som mennesker bidrager til. Siden førindustriel tid, stigninger i atmosfærisk metan har bidraget til en fjerdedel af den klimaopvarmende effekt fra drivhusgasser. Det er stort.

Men i modsætning til kuldioxid, metan har en kortere levetid i atmosfæren. Hvis vi laver store ændringer i vores emissioner, metan kan fjernes relativt hurtigt.

Sp. Er metan-emissioner svære at estimere?

Der er mange metankilder. For at opstille et budget skal du lægge dem alle sammen. Vi kan med rimelighed estimere bidragene fra menneskeskabte metan-emissioner. Imidlertid, det er svært at estimere metan-emissioner fra biogene kilder som vådområder, som anslås at udgøre 20% til 30% af det globale budget for metanemissioner.

I vådområder, metan produceres fra mikrobiel aktivitet. Når først det er produceret, der er flere veje, hvor metan forbruges og transporteres fra jorden til atmosfæren:planter, boblende, og diffusion. Alle disse processer er usikre i deres egen ret, og at sætte dem sammen gør det svært at komme med forudsigelser. Planter, for eksempel, kan trække metan ud af jorden og frigive det direkte til atmosfæren, omgå oxidationstrinnet, der ellers er aktivt ved jord-luft-grænsefladen, når jorden ikke er nedsænket. Det er et mere kompliceret sæt af fysiske og biologiske processer sammenlignet med modellering og forudsigelse af kuldioxidemissioner.

Det er også udfordrende at identificere, hvor meget landareal der er under vådområder ud fra satellitbilleder. Dækningen af ​​forbigående vådområder, for eksempel, kan ændre sig over en sæson eller over flere år på grund af dræning. Også, vådområder har ofte fremvoksende vegetation, hvilket kan komplicere skøn over fjernmåling.

Q. Hvad er dit teams bidrag til at lave bedre emissionsestimater fra vådområder?

Som en del af Global Carbon Project, der er 13 store modelleringscentre, der bruger 13 uafhængige modeller til at estimere vådområders metanemissioner, og vi er en af ​​de grupper. Vores model, som er integreret i Department of Energy's Earth-systemmodel, E3SM (Energy Exascale Earth System Model), repræsenterer vidt udbredte vådområder og omfatter mange processer, der er relevante for disse landskaber. Som med andre modeller, variabler som temperatur, nedbør, og metan-emissionsdata indsamlet løbende fra 80 vådområder, der er en del af det globale FLUXNET-netværk, bruges til at evaluere og forbedre modellen. Inden for disse sammenligninger på webstedsniveau, vi inkluderer også oplysninger om vådområdetype:bregner, sumpe, moser, etc.; vegetation, som er kulstoftilførslen til systemet; mikrobiel aktivitet; sammen med skøn over vandspejlets dybde, som er en stærk regulator af metan-emissioner.

Disse oplysninger giver os mulighed for at evaluere en lang række processer og interaktioner, der i sidste ende påvirker vores emissionsestimater. Men disse komplekse biologiske processer introducerer også et stort usikkerhedsområde i metan-emissionsforudsigelser. Vores mål var at bygge en model, der repræsenterer disse vigtige processer på en relativt mekanistisk måde, som kan testes direkte mod observationer fra felten.

Q. Ved vi, om nogle modeller klarer sig bedre end andre?

Det er stadig ikke klart, hvilken tilgang der er bedst. Men jeg tror, ​​der er værdi i at bruge hele spektret af modeller, fra det enkleste til det mest nuancerede. Til sidst, vi håber alle at forbedre forudsigeligheden af ​​metan-emissioner fra vådområder.

De endelige emissioner rapporteret i papiret er et gennemsnit af estimater fra hver af de 13 modeller.

Sp. Udsender vådområder i visse områder mere metan end i andre?

Der er en stor breddegradient i vådområders metanemissioner. Fluxene er større i troperne end i de høje breddegrader og tempererede zoner. Det er meget varmere i troperne, så man får meget biologisk aktivitet og mere produktion af metan end fra de høje breddegrader, hvor det er rigtig koldt. Vi har estimeret årlige emissioner på i alt over 110 millioner tons fra tropiske vådområder mod omkring 10 millioner tons fra de høje breddegrader.

Det mønster er ikke overraskende og har været anerkendt i lang tid. Også, disse emissioner er naturlige, så de vil fortsætte, så længe vi ikke dræner vådområderne, hvilket sker.

Q. Forventer du, at emissionerne fra vådområder vil stige i fremtiden?

Vores simuleringer tyder på, at metan-emissionerne vil fortsætte med at stige, efterhånden som verden opvarmes, og atmosfæriske kuldioxidkoncentrationer stiger. Vores gruppe deltager i igangværende GCP-bestræbelser på at syntetisere disse typer fremtidige estimater fra flere af de globale modelleringsgrupper.

Q. Hvad er dine næste skridt til at forbedre estimeringskapaciteten af ​​din nuværende model?

Vi overvejer at bruge maskinlæringsværktøjer til at hjælpe med at opbygge relationer mellem vådområders metanemissioner og alle de faktorer, som vi mener styrer disse emissioner. Inputtet vil være emissionsdata indsamlet på FLUXNET-vådområderne sammen med andre relevante variabler – vådområdekarakteristika, vegetation, klima, der vedrører disse regioner. Når du kender sammenhængen mellem disse variabler og metan-emissioner, du kan ekstrapolere dem til andre vådområder, som vi ikke har emissionsdata for. Selvfølgelig, denne type tilgang vil kræve afprøvning på en undergruppe af steder, hvor benchmarking-observationer er tilgængelige for at sikre passende regionale til globale ekstrapolationer.

Vi er også interesserede i at integrere disse typer observationsbegrænsede maskinlæringsmodeller med de mere mekanistiske modeller, med håbet om at forbedre den overordnede forudsigelighed af de globale repræsentationer.


Varme artikler