Earth System Science Data

Abstract. The Programme for Monitoring of the Greenland Ice Sheet (PROMICE) has been measuring climate and ice sheet properties since 2007. Currently, the PROMICE automatic weather station network includes 25 instrumented sites in Greenland. Accurate measurements of the surface and near-surface atmospheric conditions in a changing climate are important for reliable present and future assessment of changes in the Greenland Ice Sheet. Here, we present the PROMICE vision, methodology, and each link in the production chain for obtaining and sharing quality-checked data. In this paper, we mainly focus on the critical components for calculating the surface energy balance and surface mass balance. A user-contributable dynamic web-based database of known data quality issues is associated with the data products at https://github.com/GEUS-Glaciology-and-Climate/PROMICE-AWS-data-issues/ (last access: 7 April 2021). As part of the living data option, the datasets presented and described here are available at https://doi.org/10.22008/promice/data/aws (Fausto et al., 2019).

Abstract. We have established a soil moisture profile monitoring network in the Raam region in the Netherlands. This region faces water shortages during summers and excess of water during winters and after extreme precipitation events. Water management can benefit from reliable information on the soil water availability and water storing capacity in the unsaturated zone. In situ measurements provide a direct source of information on which water managers can base their decisions. Moreover, these measurements are commonly used as a reference for the calibration and validation of soil moisture content products derived from earth observations or obtained by model simulations. Distributed over the Raam region, we have equipped 14 agricultural fields and 1 natural grass field with soil moisture and soil temperature monitoring instrumentation, consisting of Decagon 5TM sensors installed at depths of 5, 10, 20, 40 and 80 cm. In total, 12 stations are located within the Raam catchment (catchment area of 223 km2), and 5 of these stations are located within the closed sub-catchment Hooge Raam (catchment area of 41 km2). Soil-specific calibration functions that have been developed for the 5TM sensors under laboratory conditions lead to an accuracy of 0.02 m3 m−3. The first set of measurements has been retrieved for the period 5 April 2016–4 April 2017. In this paper, we describe the Raam monitoring network and instrumentation, the soil-specific calibration of the sensors, the first year of measurements, and additional measurements (soil temperature, phreatic groundwater levels and meteorological data) and information (elevation, soil physical characteristics, land cover and a geohydrological model) available for performing scientific research. The data are available at https://doi.org/10.4121/uuid:dc364e97-d44a-403f-82a7-121902deeb56.

Abstract. We outline the work done to extend and improve the ISC-GEM Global Instrumental Earthquake Catalogue, a dataset which was first released in 2013 (Storchak et al., 2013, 2015). In its first version (V1) the catalogue included global earthquakes selected according to time-dependent cut-off magnitudes: 7.5 and above between 1900 and 1918 (plus significant continental earthquakes 6.5 and above); 6.25 between 1918 and 1959; 5.5 between 1960 and 2009. Such selection criteria were dictated by time and resource limitations. With the Extension Project we added both pre-1960 events below the original cut-off magnitudes (if enough station data were available to perform relocation and magnitude recomputation) and added events with magnitude 5.5 and above from 2010 to 2014. The project ran over a 4-year period during which a new version of the ISC-GEM Catalogue was released each year via the ISC website (http://http://www.isc.ac.uk/iscgem/, last access: 10 October 2018). For each year, not only have we added new events to the catalogue for a given time range but also revised events already in V1 if additional data became available or location and/or magnitude reassessments were required. Here we recall the general background behind the production of the ISC-GEM Catalogue and describe the features of the different periods in which the catalogue has been extended. Compared to the 2013 release, we eliminated earthquakes during the first 4 years (1900–1903) of the catalogue (due to lack of reliable station data), added approximately 12 000 and 2500 earthquakes before 1960 and between 2010 and 2014, respectively, and improved the solution for approximately 2000 earthquakes already listed in previous versions. We expect the ISC-GEM Catalogue to continue to be one of the most useful datasets for studies of the Earth's global seismicity and an important benchmark for seismic hazard analyses, and, ultimately, an asset for the seismological community as well as other geoscience fields, education and outreach activities. The ISC-GEM Catalogue is freely available at https://doi.org/10.31905/D808B825.

Tóm tắt. Bài báo này trình bày một sản phẩm diện tích bị cháy (BA) toàn cầu mới, được tạo ra từ sự phản xạ đỏ (R) và hồng ngoại gần (NIR) của Thiết bị Đo ảnh Độ phân giải Trung bình (MODIS) và dữ liệu bất thường nhiệt, do đó cung cấp độ phân giải không gian cao nhất (xấp xỉ 250 m) trong số các tập dữ liệu BA toàn cầu hiện có. Sản phẩm này bao gồm toàn bộ chuỗi thời gian (2001–2016) của kho lưu trữ Terra-MODIS. Thuật toán phát hiện BA dựa trên các phối hợp theo tháng của hình ảnh hàng ngày, sử dụng khoảng cách tạm thời và không gian đến các đám cháy hoạt động. Thuật toán có hai bước, bước đầu tiên nhằm giảm lỗi ủy thác bằng cách chọn các pixel bị cháy rõ nhất (hạt giống), và bước thứ hai nhằm giảm lỗi bỏ sót bằng cách áp dụng phân tích bối cảnh xung quanh các pixel hạt giống. Sản phẩm này được phát triển trong chương trình Sáng kiến Thay đổi Khí hậu (CCI) của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA), thuộc dự án Rối loạn Cháy (Fire_cci). Đầu ra cuối cùng bao gồm hai loại tệp BA: tệp lục địa toàn diện độ phân giải đầy đủ theo tháng và các tệp lưới toàn cầu hai tuần một lần với độ phân giải giảm xuống 0.25∘. Mỗi bộ sản phẩm bao gồm một số biến phụ trợ được xác định bởi người dùng khí hậu nhằm tạo điều kiện tiếp nhận sản phẩm vào các mô hình động thực vật toàn cầu và phát thải khí quyển. Diện tích bị cháy trung bình hàng năm từ sản phẩm này là 3.81 Mkm2, với đỉnh điểm cháy vào năm 2011 (4.1 Mkm2) và thấp nhất vào năm 2013 (3.24 Mkm2). Việc xác minh dựa trên mẫu ngẫu nhiên phân tầng của 1200 cặp hình ảnh Landsat, bao trùm toàn cầu từ năm 2003 đến 2014. Việc xác minh cho thấy độ chính xác tổng thể là 0.9972, với nhiều lỗi cao hơn cho danh mục bị cháy so với không bị cháy (lỗi bỏ sót toàn cầu về BA được ước tính là 0.7090 và lỗi ủy thác toàn cầu là 0.5123). Những giá trị lỗi này tương tự như các sản phẩm BA toàn cầu khác, nhưng hơi cao hơn sản phẩm BA của NASA (được gọi là MCD64A1, được sản xuất ở độ phân giải 500 m). Tuy nhiên, các lỗi ủy thác và bỏ sót đã được bù đắp tốt hơn trong sản phẩm của chúng tôi, với xu hướng đánh giá thấp BA (thiên lệch tương đối −0.4033), như hầu hết các sản phẩm BA toàn cầu hiện có. Để hiểu giá trị của sản phẩm này trong việc phát hiện các vùng cháy nhỏ (<100 ha), một mẫu xác minh bổ sung gồm 52 cảnh Sentinel-2 đã được tạo ra đặc biệt trên khu vực Châu Phi. Phân tích kết quả này cho thấy độ chính xác phát hiện tốt hơn của sản phẩm này cho các vùng cháy nhỏ (<100 ha) so với sản phẩm MCD64A1 tương đương với độ phân giải 500 m, mặc dù cả hai đều có nhiều lỗi cao đối với những đám cháy nhỏ này. Các ví dụ về ứng dụng tiềm năng của tập dữ liệu này đối với mô hình hóa cháy dựa trên phân tích các vùng bị cháy cũng được đưa vào trong bài báo. Các tập dữ liệu có thể tải xuống miễn phí từ trang web Fire_cci (https://www.esa-fire-cci.org/, truy cập lần cuối: 10 tháng 11 năm 2018) và các kho lưu trữ của chúng (pixel ở độ phân giải đầy đủ: https://doi.org/cpk7, và lưới: https://doi.org/gcx9gf).

Tóm tắt. Ngoài việc nâng cao năng suất nông nghiệp, việc áp dụng phân bón tổng hợp nitơ (N) và phốt pho (P) trên đất trồng đại trà đã thay đổi đáng kể ngân sách dinh dưỡng toàn cầu, chất lượng nước, sự cân bằng khí nhà kính và các phản hồi của chúng đến hệ thống khí hậu. Tuy nhiên, do thiếu dữ liệu đầu vào phân bón mang tính địa lý, các nghiên cứu hệ thống Trái đất và mô hình bề mặt đất hiện tại phải bỏ qua hoặc sử dụng dữ liệu đơn giản hóa quá mức (ví dụ, sử dụng phân bón đồng nhất và tĩnh) để mô tả đầu vào N và P nông nghiệp trong các giai đoạn kéo dài hàng thập kỷ hoặc thế kỷ. Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển dữ liệu lưới chuỗi thời gian toàn cầu về tỷ lệ sử dụng phân bón tổng hợp N và P hàng năm trên đất nông nghiệp, khớp với bản đồ sử dụng đất lịch sử HYDE 3.2, với độ phân giải 0.5° × 0.5° vĩ độ-kinh độ trong giai đoạn 1961–2013. Dữ liệu của chúng tôi chỉ ra rằng tỷ lệ sử dụng phân bón N và P trên một đơn vị diện tích canh tác đã tăng khoảng 8 lần và 3 lần, tương ứng, kể từ năm 1961 khi các cuộc khảo sát của IFA (Hiệp hội Công nghiệp Phân bón Quốc tế) và FAO (Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp) về đầu vào phân bón cấp quốc gia có sẵn. Xét về sự mở rộng đất trồng, sự gia tăng tiêu thụ phân bón tổng thể còn lớn hơn. Điểm nóng của việc áp dụng phân bón nông nghiệp N đã chuyển từ Hoa Kỳ và Tây Âu trong thập niên 1960 đến Đông Á vào đầu thế kỷ 21. Đầu vào phân bón P cho thấy một mô hình tương tự với một điểm nóng hiện tại bổ sung ở Brazil. Chúng tôi nhận thấy sự gia tăng toàn cầu về tỷ lệ N/P phân bón là 0.8 g N/g P mỗi thập kỷ (p<0.05) trong giai đoạn 1961–2013, điều này có thể có ý nghĩa quan trọng toàn cầu đối với tác động của con người lên chức năng hệ sinh thái lâu dài. Dữ liệu của chúng tôi có thể phục vụ như một trong những động cơ quan trọng đầu vào cho các mô hình khu vực và toàn cầu để đánh giá tác động của sự làm giàu dinh dưỡng đến hệ thống khí hậu, nguồn tài nguyên nước, an ninh lương thực, v.v. Các tập dữ liệu có sẵn tại doi:10.1594/PANGAEA.863323.

Abstract. The poorly known correction for the ongoing deformation of the solid Earth caused by glacial isostatic adjustment (GIA) is a major uncertainty in determining the mass balance of the Antarctic ice sheet from measurements of satellite gravimetry and to a lesser extent satellite altimetry. In the past decade, much progress has been made in consistently modeling ice sheet and solid Earth interactions; however, forward-modeling solutions of GIA in Antarctica remain uncertain due to the sparsity of constraints on the ice sheet evolution, as well as the Earth's rheological properties. An alternative approach towards estimating GIA is the joint inversion of multiple satellite data – namely, satellite gravimetry, satellite altimetry and GPS, which reflect, with different sensitivities, trends in recent glacial changes and GIA. Crucial to the success of this approach is the accuracy of the space-geodetic data sets. Here, we present reprocessed rates of surface-ice elevation change (Envisat/Ice, Cloud,and land Elevation Satellite, ICESat; 2003–2009), gravity field change (Gravity Recovery and Climate Experiment, GRACE; 2003–2009) and bedrock uplift (GPS; 1995–2013). The data analysis is complemented by the forward modeling of viscoelastic response functions to disc load forcing, allowing us to relate GIA-induced surface displacements with gravity changes for different rheological parameters of the solid Earth. The data and modeling results presented here are available in the PANGAEA database (https://doi.org/10.1594/PANGAEA.875745). The data sets are the input streams for the joint inversion estimate of present-day ice-mass change and GIA, focusing on Antarctica. However, the methods, code and data provided in this paper can be used to solve other problems, such as volume balances of the Antarctic ice sheet, or can be applied to other geographical regions in the case of the viscoelastic response functions. This paper presents the first of two contributions summarizing the work carried out within a European Space Agency funded study: Regional glacial isostatic adjustment and CryoSat elevation rate corrections in Antarctica (REGINA).

Abstract. Accurate assessment of anthropogenic carbon dioxide (CO2) emissions and their redistribution among the atmosphere, ocean, and terrestrial biosphere is important to better understand the global carbon cycle, support the development of climate policies, and project future climate change. Here we describe data sets and a methodology to quantify all major components of the global carbon budget, including their uncertainties, based on the combination of a range of data, algorithms, statistics, and model estimates and their interpretation by a broad scientific community. We discuss changes compared to previous estimates as well as consistency within and among components, alongside methodology and data limitations. CO2 emissions from fossil fuels and industry (EFF) are based on energy statistics and cement production data, while emissions from land-use change (ELUC), mainly deforestation, are based on combined evidence from land-cover-change data, fire activity associated with deforestation, and models. The global atmospheric CO2 concentration is measured directly and its rate of growth (GATM) is computed from the annual changes in concentration. The mean ocean CO2 sink (SOCEAN) is based on observations from the 1990s, while the annual anomalies and trends are estimated with ocean models. The variability in SOCEAN is evaluated with data products based on surveys of ocean CO2 measurements. The global residual terrestrial CO2 sink (SLAND) is estimated by the difference of the other terms of the global carbon budget and compared to results of independent dynamic global vegetation models forced by observed climate, CO2, and land-cover change (some including nitrogen–carbon interactions). We compare the mean land and ocean fluxes and their variability to estimates from three atmospheric inverse methods for three broad latitude bands. All uncertainties are reported as ±1σ, reflecting the current capacity to characterise the annual estimates of each component of the global carbon budget. For the last decade available (2005–2014), EFF was 9.0 ± 0.5 GtC yr−1, ELUC was 0.9 ± 0.5 GtC yr−1, GATM was 4.4 ± 0.1 GtC yr−1, SOCEAN was 2.6 ± 0.5 GtC yr−1, and SLAND was 3.0 ± 0.8 GtC yr−1. For the year 2014 alone, EFF grew to 9.8 ± 0.5 GtC yr−1, 0.6 % above 2013, continuing the growth trend in these emissions, albeit at a slower rate compared to the average growth of 2.2 % yr−1 that took place during 2005–2014. Also, for 2014, ELUC was 1.1 ± 0.5 GtC yr−1, GATM was 3.9 ± 0.2 GtC yr−1, SOCEAN was 2.9 ± 0.5 GtC yr−1, and SLAND was 4.1 ± 0.9 GtC yr−1. GATM was lower in 2014 compared to the past decade (2005–2014), reflecting a larger SLAND for that year. The global atmospheric CO2 concentration reached 397.15 ± 0.10 ppm averaged over 2014. For 2015, preliminary data indicate that the growth in EFF will be near or slightly below zero, with a projection of −0.6 [range of −1.6 to +0.5] %, based on national emissions projections for China and the USA, and projections of gross domestic product corrected for recent changes in the carbon intensity of the global economy for the rest of the world. From this projection of EFF and assumed constant ELUC for 2015, cumulative emissions of CO2 will reach about 555 ± 55 GtC (2035 ± 205 GtCO2) for 1870–2015, about 75 % from EFF and 25 % from ELUC. This living data update documents changes in the methods and data sets used in this new carbon budget compared with previous publications of this data set (Le Quéré et al., 2015, 2014, 2013). All observations presented here can be downloaded from the Carbon Dioxide Information Analysis Center (doi:10.3334/CDIAC/GCP_2015).

Abstract. The Emissions Database for Global Atmospheric Research (EDGAR) compiles anthropogenic emissions data for greenhouse gases (GHGs), and for multiple air pollutants, based on international statistics and emission factors. EDGAR data provide quantitative support for atmospheric modelling and for mitigation scenario and impact assessment analyses as well as for policy evaluation. The new version (v4.3.2) of the EDGAR emission inventory provides global estimates, broken down to IPCC-relevant source-sector levels, from 1970 (the year of the European Union's first Air Quality Directive) to 2012 (the end year of the first commitment period of the Kyoto Protocol, KP). Strengths of EDGAR v4.3.2 include global geo-coverage (226 countries), continuity in time, and comprehensiveness in activities. Emissions of multiple chemical compounds, GHGs as well as air pollutants, from relevant sources (fossil fuel activities but also, for example, fermentation processes in agricultural activities) are compiled following a bottom-up (BU), transparent and IPCC-compliant methodology. This paper describes EDGAR v4.3.2 developments with respect to three major long-lived GHGs (CO2, CH4, and N2O) derived from a wide range of human activities apart from the land-use, land-use change and forestry (LULUCF) sector and apart from savannah burning; a companion paper quantifies and discusses emissions of air pollutants. Detailed information is included for each of the IPCC-relevant source sectors, leading to global totals for 2010 (in the middle of the first KP commitment period) (with a 95 % confidence interval in parentheses): 33.6(±5.9) Pg CO2 yr−1, 0.34(±0.16) Pg CH4 yr−1, and 7.2(±3.7) Tg N2O yr−1. We provide uncertainty factors in emissions data for the different GHGs and for three different groups of countries: OECD countries of 1990, countries with economies in transition in 1990, and the remaining countries in development (the UNFCCC non-Annex I parties). We document trends for the major emitting countries together with the European Union in more detail, demonstrating that effects of fuel markets and financial instability have had greater impacts on GHG trends than effects of income or population. These data (https://doi.org/10.5281/zenodo.2658138, Janssens-Maenhout et al., 2019) are visualised with annual and monthly global emissions grid maps of 0.1∘×0.1∘ for each source sector.

Abstract. Global anthropogenic emission inventories remain vital for understanding the sources of atmospheric pollution and the associated impacts on the environment, human health, and society. Rapid changes in today's society require that these inventories provide contemporary estimates of multiple atmospheric pollutants with both source sector and fuel type information to understand and effectively mitigate future impacts. To fill this need, we have updated the open-source Community Emissions Data System (CEDS) (Hoesly et al., 2019) to develop a new global emission inventory, CEDSGBD-MAPS. This inventory includes emissions of seven key atmospheric pollutants (NOx; CO; SO2; NH3; non-methane volatile organic compounds, NMVOCs; black carbon, BC; organic carbon, OC) over the time period from 1970–2017 and reports annual country-total emissions as a function of 11 anthropogenic sectors (agriculture; energy generation; industrial processes; on-road and non-road transportation; separate residential, commercial, and other sectors (RCO); waste; solvent use; and international shipping) and four fuel categories (total coal, solid biofuel, the sum of liquid-fuel and natural-gas combustion, and remaining process-level emissions). The CEDSGBD-MAPS inventory additionally includes monthly global gridded (0.5∘ × 0.5∘) emission fluxes for each compound, sector, and fuel type to facilitate their use in earth system models. CEDSGBD-MAPS utilizes updated activity data, updates to the core CEDS default scaling procedure, and modifications to the final procedures for emissions gridding and aggregation. Relative to the previous CEDS inventory (Hoesly et al., 2018), these updates extend the emission estimates from 2014 to 2017 and improve the overall agreement between CEDS and two widely used global bottom-up emission inventories. The CEDSGBD-MAPS inventory provides the most contemporary global emission estimates to date for these key atmospheric pollutants and is the first to provide global estimates for these species as a function of multiple fuel types and source sectors. Dominant sources of global NOx and SO2 emissions in 2017 include the combustion of oil, gas, and coal in the energy and industry sectors as well as on-road transportation and international shipping for NOx. Dominant sources of global CO emissions in 2017 include on-road transportation and residential biofuel combustion. Dominant global sources of carbonaceous aerosol in 2017 include residential biofuel combustion, on-road transportation (BC only), and emissions from the waste sector. Global emissions of NOx, SO2, CO, BC, and OC all peak in 2012 or earlier, with more recent emission reductions driven by large changes in emissions from China, North America, and Europe. In contrast, global emissions of NH3 and NMVOCs continuously increase between 1970 and 2017, with agriculture as a major source of global NH3 emissions and solvent use, energy, residential, and the on-road transport sectors as major sources of global NMVOCs. Due to similar development methods and underlying datasets, the CEDSGBD-MAPS emissions are expected to have consistent sources of uncertainty as other bottom-up inventories. The CEDSGBD-MAPS source code is publicly available online through GitHub: https://github.com/emcduffie/CEDS/tree/CEDS_GBD-MAPS (last access: 1 December 2020). The CEDSGBD-MAPS emission inventory dataset (both annual country-total and monthly global gridded files) is publicly available under https://doi.org/10.5281/zenodo.3754964 (McDuffie et al., 2020c).