Laboratoire de surveillance mondiale – Cycle du carbone Gaz à effet de serre

Le tableau résume les augmentations annuelles de CH4 atmosphérique basées sur des données de surface marine en moyenne mondiale.

L’augmentation annuelle du CH4 atmosphérique pour une année donnée est l’augmentation de son abondance (fraction molaire) du 1er janvier de cette année au 1er janvier de l’année suivante, une fois le cycle saisonnier éliminé (comme le montrent les lignes noires dans la figure ci-dessus). Il représente la somme de tout le CH4 ajouté à l’atmosphère et éliminé de celle-ci au cours de l’année par les activités humaines et les processus naturels. Notre première estimation préliminaire de l’augmentation annuelle d’une année donnée est produite au cours du mois d’avril de l’année suivante, à partir des données disponibles de l’année précédente. Il est important de reconnaître que l’estimation initiale d’avril de l’augmentation annuelle est susceptible de changer de manière significative à mesure que d’autres données sont ajoutées à l’analyse. Cette estimation sera mise à jour au cours des mois suivants, à mesure que d’autres échantillons seront mesurés pour le CH4 et inclus dans l’analyse. À l’automne de l’année suivante, l’augmentation annuelle convergera généralement vers une valeur « finale ».

Les estimations de l’abondance moyenne mondiale de CH4 (moyennes mensuelles et annuelles), et de l’augmentation annuelle, sont mises à jour chaque mois, à mesure que de nouveaux échantillons sont renvoyés à Boulder, mesurés pour le CH4, et ajoutés à l’analyse. L’ajout de nouvelles données plus récentes améliore la précision de l’estimation initiale en augmentant la densité spatiale des données et en éliminant les  » effets finaux  » des procédures d’ajustement des courbes utilisées. Nous avons étudié les impacts de l’ajout de nouvelles données aux paramètres rapportés ici, et un résumé des résultats suit :

Les estimations initiales de l’augmentation annuelle de CH4 faites en avril pour l’année précédente sont biaisées par rapport à celles qui suivent en utilisant des données supplémentaires. Le biais moyen de l’estimation initiale est de +1±0,8 ppb an-1 (1 écart-type indiqué). Au cours des mois suivants, le biais moyen diminue lentement jusqu’à devenir négligeable en juillet ou en août. Cependant, au cours d’une année donnée, le biais de l’estimation initiale de l’augmentation annuelle peut être beaucoup plus important que la moyenne, avec un biais allant jusqu’à ±3 ppb par an-1 ; c’est-à-dire qu’il peut être positif ou négatif. En d’autres termes, jusqu’à la fin d’une année, le biais de l’augmentation annuelle peut être beaucoup plus important que l’incertitude rapportée sur la base de la méthode bootstrap décrite ci-dessous.

Le comportement des moyennes annuelles initiales et des moyennes mensuelles est similaire (voir les liens vers les fichiers ci-dessous). Pour la moyenne mensuelle du CH4, la valeur initiale est généralement trop élevée, jusqu’à 7,6 ppb.

L’incertitude estimée de l’augmentation annuelle globale du CH4 varie selon les années. Elle est estimée à l’aide de deux termes : Le premier est une méthode de « bootstrap » (rééchantillonnage) qui fait varier les sites de notre réseau. Chaque réalisation bootstrap du réseau est construite en choisissant au hasard des sites, avec restitution, parmi les sites existants de la couche limite marine dans le réseau mondial coopératif d’échantillonnage de l’air NOAA/GML (Dlugokencky et al., 1994). Chaque membre de l’ensemble de réseaux possède le même nombre de sites que le réseau réel, mais certains sites sont manquants, tandis que d’autres sont représentés plus d’une fois. Une condition supplémentaire est qu’au moins un site soit présent dans les hautes latitudes sud, un dans les tropiques et un dans les hautes latitudes nord, car nous avons toujours maintenu une large couverture latitudinale dans le réseau réel. Les lacunes temporelles des données sur les sites individuels sont présentes dans les réseaux bootstrap. Le second terme est une méthode de Monte Carlo qui modifie aléatoirement les données pour tenir compte de l’incertitude des mesures. Les modifications sont basées sur l’évaluation de l’incertitude aléatoire des mesures, et elle varie dans le temps. Dans les deux cas, 100 séries temporelles moyennées au niveau mondial sont créées. Nous calculons la moyenne et l’écart-type de l’augmentation annuelle de chaque année à partir des membres de l’ensemble, et un écart-type des deux termes (réseau et analytique) est pris en quadrature pour donner l’incertitude rapportée à chaque pas de temps. Comme mentionné précédemment, le biais de nos premières estimations de l’augmentation annuelle, de la moyenne mensuelle et de la moyenne annuelle peut être nettement supérieur à l’incertitude déclarée.