Eine neue Analyse von Satellitendaten zeigt, dass der Rekordanstieg der atmosphärischen Methanemissionen von 2020 bis 2022 auf eine Zunahme von Überschwemmungen und Wasserspeicherung in Feuchtgebieten sowie einen leichten Rückgang von atmosphärischem Hydroxid (OH) zurückzuführen ist. Die Ergebnisse haben Auswirkungen auf die Bemühungen, atmosphärisches Methan zu verringern und seine Auswirkungen auf den Klimawandel abzumildern.
Die Forschung ist veröffentlicht im Journal Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften.
„Von 2010 bis 2019 haben wir regelmäßige – mit leichten Beschleunigungen – Anstiege der atmosphärischen Methankonzentrationen beobachtet, aber die Anstiege, die von 2020 bis 2022 auftraten und sich mit dem COVID-19-Shutdown überschnitten, waren deutlich höher“, sagt Zhen Qu, Assistenzprofessor für Meeres-, Erd- und Atmosphärenwissenschaften an der North Carolina State University und Hauptautor der Studie. „Die globalen Methanemissionen stiegen im Zeitraum von 2010 bis 2019 von etwa 499 Teragramm (Tg) auf 550 Tg, gefolgt von einem Anstieg auf 570–590 Tg zwischen 2020 und 2022.“
Die atmosphärischen Methanemissionen werden durch ihre Masse in Teragramm angegeben. Ein Teragramm entspricht etwa 1,1 Millionen US-Tonnen.
Eine der führenden Theorien zum plötzlichen Anstieg des Methangehalts in der Atmosphäre war der Rückgang der vom Menschen verursachten Luftverschmutzung durch Autos und Industrie während des pandemiebedingten Shutdowns in den Jahren 2020 und 2021. Luftverschmutzung führt zur Freisetzung von Hydroxylradikalen (OH) in die untere Atmosphäre. Atmosphärisches OH wiederum interagiert mit anderen Gasen wie Methan und baut diese ab.
„Die vorherrschende Meinung war, dass die Pandemie die OH-Konzentration verringert hat und daher weniger OH in der Atmosphäre vorhanden ist, um mit Methan zu reagieren und es zu entfernen“, sagt Qu.
Um die Theorie zu testen, untersuchten Qu und ein Forscherteam aus den USA, Großbritannien und Deutschland globale Satellitenemissionsdaten und atmosphärische Simulationen sowohl für Methan als auch für OH für den Zeitraum von 2010 bis 2019 und verglichen sie mit den gleichen Daten aus den Jahren 2020 bis 2022, um die Quelle des Anstiegs herauszufinden.
Mithilfe von Daten aus Satellitenmessungen der atmosphärischen Zusammensetzung und chemischen Transportmodellen erstellten die Forscher ein Modell, mit dem sie sowohl die Mengen als auch die Quellen von Methan und OH für beide Zeiträume bestimmen konnten.
Sie fanden heraus, dass der größte Teil des Methananstiegs von 2020 bis 2022 auf Überschwemmungen in Äquatorialasien und Afrika zurückzuführen war, die für 43 % bzw. 30 % des zusätzlichen atmosphärischen Methans verantwortlich waren. Zwar sanken die OH-Werte in diesem Zeitraum, doch dieser Rückgang machte nur 28 % des Anstiegs aus.
„Die starken Niederschläge in diesen Feuchtgebieten und Reisanbaugebieten stehen wahrscheinlich mit den La Niña-Bedingungen von 2020 bis Anfang 2023 in Zusammenhang“, sagt Qu. „Mikroben in Feuchtgebieten produzieren Methan, wenn sie organische Stoffe anaerob, also ohne Sauerstoff, verstoffwechseln und abbauen. Mehr Wasserspeicherung in Feuchtgebieten bedeutet mehr anaerobe mikrobielle Aktivität und mehr Methanfreisetzung in die Atmosphäre.“
Die Forscher sind der Ansicht, dass ein besseres Verständnis der Emissionen aus Feuchtgebieten wichtig ist, um Pläne zur Schadensminderung entwickeln zu können.
„Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die feuchten Tropen die treibende Kraft hinter den gestiegenen Methankonzentrationen seit 2010 sind“, sagt Qu. „Verbesserte Beobachtungen der Methanemissionen in Feuchtgebieten und der Reaktion der Methanproduktion auf Niederschlagsänderungen sind der Schlüssel zum Verständnis der Rolle von Niederschlagsmustern in tropischen Feuchtgebietsökosystemen.“
Weitere Informationen:
Zhen Qu et al., Inverse Modellierung von Satellitenbeobachtungen von 2010 bis 2022 zeigt, dass die Überschwemmung der feuchten Tropen den Methananstieg von 2020 bis 2022 verursacht hat, Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften (2024). DOI: 10.1073/pnas.2402730121