Determination of the methane budget of the Amazon region utilizing airborne methane observations in combination with atmospheric transport and vegetation modeling

Beck, Veronika

The Amazon basin is an important player in the global methane cycle. Objectives of this work are to establish a forward and inverse modelling framework on regional scale and to determine the methane budget in the Amazon region. Within the BARCA project (Balanço Atmosférico Regional de Carbono na Amazônia) to airborne measurement campaigns were conducted, one in November 2008 and one in May 2009. The analysis of the methane observations confirms that the Amazon basin is a strong source of methane. The majority of the emissions is found to have biogenic origin, i.e. from wetlands. A comparison of five global methane inversions shows the advantage of using satellite observations in inversion systems. The WRF (Weather Research and Forecasting) Greenhouse Gas model was developed to perform high-resolution simulations of the atmospheric methane distribution in the Amazon region. The newly written code is available within the official WRF-Chem version 3.4 release. Simulations for the two months of the BARCA campaigns with two different wetland models and three different wetland maps were conducted with the WRF Greenhouse Gas model. The comparison to observations indicates that the choice of the wetland map is more important than the choice of the wetland model for a comparison to aircraft observations. Flights with a good representation of the atmospheric transport in the model show a higher correlation between observations and simulations. The two-step regional inversion scheme TM3-STILT was applied to the Amazon region for the year 2009 using observations from the 35 m high TT34 tower. The inversion shows improvements in the representation of the seasonal cycle of the methane emissions in the Amazon basin. However, the determination of the methane budget in the Amazon basin is still highly uncertain.

Das Amazonasgebiet ist eine bedeutende Methanquelle im globalen Methankreislauf. Gegenstand dieser Dissertation ist der Aufbau einer Modellinfrastruktur auf regionaler Skala sowie die Bestimmung des Methanbudgets im Amazonasgebiet. Innerhalb des BARCA Projektes (Balanço Atmosférico Regional de Carbono na Amazônia) wurden zwei Flugzeugmesskampagnen im Amazonasgebiet im November 2008 und im Mai 2009 durchgeführt. Die Analyse der Methandaten bestätigt, dass das Amazonasgebiet eine starke Methanquelle ist und der Großteil der Emissionen aus Feuchtgebieten (sogenannten „Wetlands“) stammt. Vergleiche mit fünf globalen Methaninversionen zeigen den Vorteil der Nutzung von Satellitendaten in Inversionssystemen. Das WRF (Weather Research and Forecasting) Greenhouse Gas Modell wurde entwickelt, um hoch aufgelöste Simulationen der atmosphärischen Methanverteilung im Amazonasgebiet durchführen zu können. Der Programmcode steht innerhalb der offiziellen WRF-Chem Version 3.4 zu wissenschaftlichen Zwecken frei zur Verfügung. Hiermit wurden für die beiden Monate der BARCA Flugzeugkampagnen Methansimulationen mit zwei verschiedenen Wetland-Modellen und drei verschiedenen Wetland-Karten durchgeführt. Der Vergleich mit den Beobachtungen zeigt, dass die richtige Wahl der Wetland-Karte für den Vergleich mit Flugzeugdaten entscheidender ist als die Wahl des Wetland-Modells. Flüge, bei denen das Atmosphärentransportmodell den konvektiven Transport in der Atmosphäre gut wiedergibt, zeigen eine höhere Korrelation von Beobachtungen und Simulationen. Das zweistufige regionale Inversionsschema TM3-STILT wurde für das Jahr 2009 für Methan unter Zuhilfenahme von TT34-Turmbeobachtungen in 35 m Höhe für das Amazonasgebiet angewendet. Die Inversion zeigte Verbesserungen bei der korrekten Wiedergabe des saisonalen Verlaufs der Methanemissionen im Amazonasgebiet. Insgesamt ist die Bestimmung des Methanbudgets im Amazonasgebiet immer noch mit sehr großen Unsicherheiten behaftet.

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Beck, Veronika: Determination of the methane budget of the Amazon region utilizing airborne methane observations in combination with atmospheric transport and vegetation modeling. 2013.

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