Lo scorso mese, un team internazionale di scienziati, tra cui William Riley e Qing Zhu di Berkeley Lab, ha pubblicato un aggiornamento sul bilancio globale del metano nell'ambito del Global Carbon Project. Hanno stimato le emissioni globali annuali di metano a quasi 570 milioni di tonnellate per il decennio 2008-2017, che è del 5% superiore alle emissioni registrate per i primi anni 2000 e l'equivalente di 189 milioni di auto in più sulle strade del mondo.

Fonti antropogeniche come l'agricoltura, sciupare, e i combustibili fossili hanno contribuito al 60% di queste emissioni, mentre le zone umide costituivano la più grande fonte naturale di metano. Riley, uno scienziato senior del Berkeley Lab, si concentra sulla modellazione di come gli ecosistemi terrestri, come le zone umide, interagiscono con il clima. Lavorando con Zhu, hanno costruito uno dei modelli al computer che consente agli scienziati di quantificare queste emissioni di metano dalle zone umide su scala globale.

Sebbene le emissioni globali di metano delle zone umide siano rimaste sostanzialmente invariate tra l'ultimo decennio e i primi anni 2000, questi paesaggi hanno continuato a introdurre alcune delle maggiori incertezze nella stima del bilancio globale del metano. Riley spiega il coinvolgimento del suo team nel Global Carbon Project e i loro sforzi per ridurre questa incertezza.

D. Che cos'è il Global Carbon Project e come sei stato coinvolto?

È un gruppo vagamente strutturato di scienziati internazionali che lavora dal 2001 per costruire budget globali per i gas serra, tra gli altri sforzi. Questi budget includono l'anidride carbonica, metano, e protossido di azoto. Gran parte del lavoro è incentrato sulla caratterizzazione di questi budget, capire perché potrebbero cambiare, e cosa può fare la comunità scientifica per stimarli meglio.

Nell'ambito del progetto Ridurre l'incertezza nelle interazioni biogeochimiche attraverso la sintesi e il calcolo (RUBISCO), che è un'area di interesse scientifico presso il Berkeley Lab, lavoriamo su budget globali di carbonio. Il gruppo Berkeley Lab ha costruito uno dei modelli originali di metano delle zone umide globali, ed è per questo che ci è stato chiesto di partecipare al Global Carbon Project.

D. Perché dovremmo preoccuparci del metano?

Il metano viene emesso da una serie di fonti antropogeniche come discariche, agricoltura, e combustibili fossili, così come i sistemi naturali come le zone umide. È il secondo gas serra più importante a cui gli esseri umani stanno contribuendo. Fin dall'epoca preindustriale, l'aumento del metano atmosferico ha contribuito a un quarto dell'effetto di riscaldamento climatico dei gas serra. Questo è grande.

Ma a differenza dell'anidride carbonica, il metano ha una vita più breve nell'atmosfera. Se facciamo grandi cambiamenti nelle nostre emissioni, il metano può essere rimosso in tempi relativamente brevi.

D. Le emissioni di metano sono difficili da stimare?

Ci sono molte fonti di metano. Per stilare un budget è necessario sommarli tutti. Possiamo ragionevolmente stimare i contributi delle emissioni di metano causate dall'uomo. Però, è difficile stimare le emissioni di metano da fonti biogene come le zone umide, che si stima rappresentino dal 20% al 30% del budget globale per le emissioni di metano.

Nelle zone umide, il metano è prodotto dall'attività microbica. Una volta prodotto, esistono molteplici vie in cui il metano viene consumato e trasportato dal suolo all'atmosfera:piante, gorgogliante, e diffusione. Tutti questi processi sono incerti di per sé e metterli insieme rende difficile fare previsioni. Impianti, Per esempio, può estrarre metano dal suolo e rilasciarlo direttamente nell'atmosfera, bypassando la fase di ossidazione che è altrimenti attiva all'interfaccia suolo-aria quando la terra non è sommersa. È un insieme più complicato di processi fisici e biologici rispetto alla modellazione e alla previsione delle emissioni di anidride carbonica.

È anche difficile identificare quanta superficie si trova sotto le zone umide dalle immagini satellitari. La copertura delle zone umide transitorie, ad esempio, può cambiare nel corso di una stagione o in più anni a causa del drenaggio. Anche, le zone umide hanno spesso vegetazione emergente, che possono complicare le stime del telerilevamento.

D. Qual è il contributo del tuo team per ottenere stime migliori delle emissioni dalle zone umide?

Nell'ambito del Global Carbon Project, ci sono 13 principali centri di modellazione che utilizzano 13 modelli indipendenti per stimare le emissioni di metano delle zone umide, e noi siamo uno di quei gruppi. Il nostro modello, che è integrato nel modello di sistema Terra del Dipartimento dell'Energia, E3SM (Energy Exascale Earth System Model), rappresenta zone umide ampiamente distribuite e include molti processi che sono rilevanti per questi paesaggi. Come per altri modelli, variabili come la temperatura, precipitazione, e i dati sulle emissioni di metano raccolti continuamente da 80 siti di zone umide che fanno parte della rete globale FLUXNET vengono utilizzati per valutare e migliorare il modello. All'interno di questi confronti a livello di sito, includiamo anche informazioni sul tipo di zona umida:felci, paludi, paludi, eccetera.; vegetazione, qual è l'immissione di carbonio nel sistema; attività microbica; insieme a stime della profondità della falda freatica, che è un forte controllore delle emissioni di metano.

Queste informazioni ci consentono di valutare un'ampia gamma di processi e interazioni che alla fine influenzano le nostre stime delle emissioni. Ma questi complessi processi biologici introducono anche un ampio intervallo di incertezza nelle previsioni delle emissioni di metano. Il nostro obiettivo era costruire un modello che rappresentasse questi importanti processi in un modo relativamente meccanicistico che potesse essere testato direttamente rispetto alle osservazioni sul campo.

D. Sappiamo se alcuni modelli funzionano meglio di altri?

Non è ancora chiaro quale sia l'approccio migliore. Ma penso che sia utile utilizzare l'intera gamma di modelli, dal più semplice al più sfumato. Infine, tutti noi speriamo di migliorare la prevedibilità delle emissioni di metano dalle zone umide.

Le emissioni finali riportate nel documento sono una media delle stime di ciascuno dei 13 modelli.

D. Le zone umide in alcune regioni emettono più metano che in altre?

C'è un grande gradiente latitudinale nelle emissioni di metano delle zone umide. I flussi sono maggiori ai tropici che alle alte latitudini e alle zone temperate. Fa molto più caldo ai tropici, quindi si ottiene molta attività biologica e maggiore produzione di metano rispetto alle alte latitudini dove fa molto freddo. Abbiamo stimato emissioni annue per un totale di oltre 110 milioni di tonnellate dalle zone umide tropicali rispetto a circa 10 milioni di tonnellate dalle alte latitudini.

Questo modello non è sorprendente ed è stato riconosciuto da molto tempo. Anche, quelle emissioni sono naturali, così continueranno, finché non prosciughiamo le zone umide, che succede.

D. Prevede un aumento delle emissioni dalle zone umide in futuro?

Le nostre simulazioni suggeriscono che le emissioni di metano continueranno ad aumentare man mano che il mondo si riscalda e le concentrazioni di anidride carbonica nell'atmosfera aumentano. Il nostro gruppo sta partecipando agli sforzi GCP in corso per sintetizzare questi tipi di stime future da molti dei gruppi di modellazione globali.

D. Quali sono i tuoi prossimi passi per migliorare le capacità di stima del tuo modello attuale?

Stiamo pensando di utilizzare strumenti di apprendimento automatico per aiutare a costruire relazioni tra le emissioni di metano delle zone umide e tutti i fattori che riteniamo controllino queste emissioni. L'input saranno i dati sulle emissioni raccolti nei siti delle zone umide FLUXNET insieme ad altre variabili rilevanti:caratteristiche delle zone umide, vegetazione, clima, relativo a queste regioni. Una volta che si conoscono i punti di forza della relazione tra queste variabili e le emissioni di metano, puoi estrapolarli ad altri siti di zone umide per i quali non disponiamo di dati sulle emissioni. Certo, questo tipo di approccio richiederà test in un sottoinsieme di siti in cui sono disponibili osservazioni di benchmarking per garantire l'adeguatezza delle estrapolazioni regionali a quelle globali.

Siamo anche interessati a integrare questi tipi di modelli di apprendimento automatico vincolati dall'osservazione con i modelli più meccanicistici, con la speranza di migliorare la prevedibilità complessiva delle rappresentazioni globali.