Global Monitoring Laboratory – Carbon Cycle Greenhouse Gases

Tabellen opsummerer de årlige stigninger i atmosfærisk CH4 baseret på globale gennemsnit af data for havoverfladen.

Den årlige stigning i atmosfærisk CH4 i et givet år er stigningen i dets forekomst (molbrøk) fra 1. januar i det pågældende år til 1. januar i det følgende år, efter at sæsoncyklussen er fjernet (som vist af de sorte linjer i figuren ovenfor). Den repræsenterer summen af al CH4, der tilføres til og fjernes fra atmosfæren i løbet af året som følge af menneskelige aktiviteter og naturlige processer. Vores første foreløbige skøn over den årlige stigning i et bestemt år udarbejdes i april måned det følgende år på grundlag af de tilgængelige data fra det foregående år. Det er vigtigt at være opmærksom på, at det første skøn i april over den årlige stigning sandsynligvis vil ændre sig betydeligt, efterhånden som flere data tilføjes til analysen. Dette skøn vil blive ajourført i de efterfølgende måneder, efterhånden som der måles flere prøver for CH4 og indgår i analysen. I efteråret det følgende år vil den årlige stigning typisk konvergere mod en “endelig” værdi.

Overslagene over den globalt gennemsnitlige CH4-forekomst (månedligt og årligt gennemsnit) og den årlige stigning opdateres hver måned, efterhånden som nye prøver returneres til Boulder, måles for CH4 og indgår i analysen. Tilføjelse af nye, nyere data forbedrer nøjagtigheden af det oprindelige skøn ved at øge den rumlige tæthed af data og eliminere “endeffekter” af de anvendte kurvetilpasningsprocedurer. Vi har undersøgt virkningerne af at tilføje nye data til de parametre, der er rapporteret her, og et resumé af resultaterne følger:

Initiale estimater af den årlige CH4-stigning, der er foretaget i april for det foregående år, er biased sammenlignet med dem, der følger ved hjælp af yderligere data. Den gennemsnitlige bias i det oprindelige skøn er +1±0,8 ppb år-1 (1 standardafvigelse vist). I løbet af de næste par måneder falder den gennemsnitlige bias langsomt, indtil den er ubetydelig i juli eller august. I et givet år kan bias i det oprindelige estimat af den årlige stigning dog være meget større end gennemsnittet, med bias på op til ±3 ppb år-1; det vil sige, at den kan være positiv eller negativ. Med andre ord kan bias i den årlige stigning indtil sent i et år være meget større end den usikkerhed, der er rapporteret på grundlag af den nedenfor beskrevne bootstrap-metode.

Opførsel af de oprindelige årligt gennemsnitlige gennemsnit og månedligt gennemsnitlige gennemsnit er ens (se links til filer nedenfor). For månedlig gennemsnitlig CH4 er den oprindelige værdi typisk for høj med op til 7,6 ppb.

Den anslåede usikkerhed i den globale årlige CH4-stigning varierer fra år til år. Den er estimeret ved hjælp af to udtryk: Den første er en “bootstrap”-metode (resampling), der varierer lokaliteterne i vores netværk. Hver bootstrap-realisering af netværket er konstrueret ved tilfældigt at udvælge steder med restitution fra de eksisterende steder i det marine grænselag i NOAA/GML’s samarbejdsbaserede globale luftprøvetagningsnetværk (Dlugokencky et al., 1994). Hvert medlem af netværksensemblet har det samme antal lokaliteter som det virkelige net, men nogle lokaliteter mangler, mens andre er repræsenteret mere end én gang. En yderligere betingelse er, at der er mindst ét sted fra høje sydlige breddegrader, ét fra troperne og ét fra høje nordlige breddegrader, fordi vi altid har opretholdt en bred breddegradsdækning i det virkelige netværk. Tidsmæssige datahuller på de enkelte lokaliteter er til stede i bootstrap-netværkene. Det andet udtryk er en Monte Carlo-metode, som tilfældigt ændrer dataene for at tage højde for måleusikkerheden. Ændringerne er baseret på en vurdering af den tilfældige usikkerhed i målingerne, og den varierer over tid. I begge tilfælde oprettes der 100 globalt gennemsnitlige tidsserier. Vi beregner middelværdien og standardafvigelsen for hvert års årlige stigning fra ensemblemedlemmerne, og en standardafvigelse fra de to udtryk (netværk og analytisk) tages i kvadratur for at give den indberettede usikkerhed på hvert tidstrin. Som tidligere nævnt kan bias i vores første estimater af den årlige stigning, den månedlige middelværdi og den årlige middelværdi være betydeligt større end den angivne usikkerhed.