Global Monitoring Laboratory – Carbon Cycle Greenhouse Gases

Tabellen sammanfattar de årliga ökningarna av CH4 i atmosfären baserat på globala medelvärden av data från havsytan.

Den årliga ökningen av atmosfärisk CH4 under ett visst år är ökningen av dess abundans (molfraktion) från den 1 januari det året till den 1 januari nästa år, efter att säsongscykeln har tagits bort (vilket visas av de svarta linjerna i figuren ovan). Den representerar summan av all CH4 som tillförs och avlägsnas från atmosfären under året genom mänsklig verksamhet och naturliga processer. Vår första preliminära uppskattning av den årliga ökningen för ett visst år görs i april följande år med hjälp av tillgängliga uppgifter från föregående år. Det är viktigt att inse att den första uppskattningen i april av den årliga ökningen sannolikt kommer att förändras avsevärt i takt med att fler uppgifter läggs till i analysen. Uppskattningen kommer att uppdateras under efterföljande månader i takt med att fler prover mäts för CH4 och inkluderas i analysen. På hösten följande år kommer den årliga ökningen vanligtvis att konvergera mot ett ”slutgiltigt” värde.

Skattningar av den globalt genomsnittliga CH4-förekomsten (månads- och årsmedelvärden) och den årliga ökningen uppdateras varje månad i takt med att nya prover skickas tillbaka till Boulder, mäts med avseende på CH4 och läggs till i analysen. Genom att lägga till nya, nyare data förbättras noggrannheten hos den ursprungliga uppskattningen genom att öka den rumsliga tätheten av data och eliminera ”sluteffekter” av de kurvanpassningsförfaranden som används. Vi har undersökt effekterna av att lägga till nya data till de parametrar som rapporteras här, och en sammanfattning av resultaten följer:

Initiala uppskattningar av den årliga ökningen av CH4 som görs i april för föregående år är snedvridna jämfört med de som följer med hjälp av ytterligare data. Den genomsnittliga bias i den första uppskattningen är +1±0,8 ppb år-1 (1 standardavvikelse visas). Under de följande månaderna minskar den genomsnittliga avvikelsen långsamt tills den är försumbar i juli eller augusti. Under ett visst år kan dock bias i den ursprungliga uppskattningen av den årliga ökningen vara mycket större än genomsnittet, med bias på upp till ±3 ppb år-1, dvs. den kan vara positiv eller negativ. Med andra ord kan bias i den årliga ökningen vara mycket större än den osäkerhet som rapporteras baserat på den bootstrap-metod som beskrivs nedan.

Beteendet hos ursprungliga årsmedelvärden och månadsvisa medelvärden är liknande (se länkar till filer nedan). För månadsgenomsnittet av CH4 är det ursprungliga värdet vanligtvis för högt, med upp till 7,6 ppb.

Den uppskattade osäkerheten i den globala årliga ökningen av CH4 varierar beroende på år. Den uppskattas med hjälp av två termer: Den första är en ”bootstrap”-metod (resampling) som varierar platserna i vårt nätverk. Varje bootstrap-realisering av nätverket konstrueras genom att slumpmässigt välja ut platser, med restitution, från de befintliga platserna i det marina gränsskiktet i NOAA/GML:s samarbetsnätverk för global luftprovtagning (Dlugokencky et al., 1994). Varje medlem i ensemblen av nätverk har samma antal platser som det verkliga nätverket, men vissa platser saknas, medan andra är representerade mer än en gång. Ett ytterligare villkor är att det finns minst en plats från höga sydliga latituder, en från tropikerna och en från höga nordliga latituder, eftersom vi alltid har upprätthållit en bred latitudtäckning i det verkliga nätverket. Tidsbegränsade dataluckor vid enskilda platser förekommer i bootstrap-nätverken. Den andra termen är en Monte Carlo-metod som slumpmässigt ändrar uppgifterna för att ta hänsyn till mätosäkerheten. Ändringarna bygger på en bedömning av den slumpmässiga osäkerheten i mätningarna, och den varierar över tiden. I båda fallen skapas 100 globalt genomsnittliga tidsserier. Vi beräknar medelvärdet och standardavvikelsen för varje års årliga ökning från ensemblemedlemmarna, och en standardavvikelse från de två termerna (nätverk och analytisk) tas i kvadratur för att ge den rapporterade osäkerheten vid varje tidssteg. Som tidigare nämnts kan bias i våra första uppskattningar av årlig ökning, månadsmedelvärde och årsmedelvärde vara betydligt större än den angivna osäkerheten.