The TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) provides observations of atmospheric methane (CH₄) at an unprecedented combination of high spatial resolution and daily global coverage. Hu et al. (2018) reported unexpectedly large methane enhancements over South Sudan in these observations. Here we assess methane emissions from the wetlands of South Sudan using 2 years (December 2017–November 2019) of TROPOMI total column methane observations. We estimate annual wetland emissions of 7.4 ± 3.2 Tg yr⁻¹, which agrees with the multiyear GOSAT inversions of Lunt et al. (2019) but is an order of magnitude larger than estimates from wetland process models. This disagreement may be explained by the underestimation (by up to 4 times) of inundation extent by the hydrological schemes used in those models. We investigate the seasonal cycle of the emissions and find the lowest emissions during the June–August season when the process models show the largest emissions. Using satellite-altimetry-based river water height measurements, we infer that this seasonal mismatch is likely due to a seasonal mismatch in inundation extent. In models, inundation extent is controlled by regional precipitation scaled to static wetland extent maps, whereas the actual inundation extent is driven by water inflow from rivers like the White Nile and the Sobat. We find the lowest emissions in the highest precipitation and lowest temperature season (June–August, JJA) when models estimate large emissions. In general, our emission estimates show better agreement in terms of both seasonal cycle and annual mean with model estimates that use a stronger temperature dependence. This suggests that temperature might be a stronger control for the South Sudan wetlands emissions than currently assumed by models. Our findings demonstrate the use of satellite instruments for quantifying emissions from inaccessible and uncertain tropical wetlands, providing clues for the improvement of process models and thereby improving our understanding of the currently uncertain contribution of wetlands to the global methane budget.

中文翻译：

---

利用卫星数据确定南苏丹湿地的甲烷排放控制

对流层监测仪（TROPOMI）以高空间分辨率和每日全球覆盖的空前组合提供对大气甲烷（CH ₄）的观测。Hu等。（2018）在这些观察中报告了南苏丹上空甲烷的意外增强。在这里，我们使用TROPOMI总塔甲烷观测值的2年（2017年12月至2019年11月）评估了南苏丹湿地的甲烷排放量。我们估计年湿地排放量为7.4  ±  3.2 Tg yr ^-1，这与Lunt等人的多年GOSAT反演一致。（2019），但比湿地过程模型的估计值高一个数量级。可以通过在这些模型中使用的水文计划低估（最多四倍）淹没程度来解释这种分歧。我们调查了排放的季节性周期，并发现当过程模型显示最大排放时，在6月至8月的季节中排放量最低。使用基于卫星测高的河水高度测量，我们推断这种季节失配很可能是由于淹没程度的季节失配所致。在模型中，淹没程度是由缩放到静态湿地范围图的区域降水控制的，而实际淹没程度是由诸如白尼罗河和Sobat等河流的水流入驱动的。当模型估算出较大的排放量时，我们发现在最高降水量和最低温度季节（6月至8月，JJA）中排放量最低。总的来说，我们的排放估算值在季节周期和年度平均值方面与使用更强温度依赖性的模型估算值之间具有更好的一致性。这表明温度可能比模型目前所假设的更有效地控制了南苏丹湿地的排放。我们的发现表明，使用卫星仪器对无法进入和不确定的热带湿地的排放进行量化，为改进工艺模型提供了线索，从而增进了我们对目前湿地对全球甲烷预算贡献的不确定性的了解。JJA）模型估算大排放量时。总的来说，我们的排放估算值在季节周期和年度平均值方面与使用更强温度依赖性的模型估算值之间具有更好的一致性。这表明温度可能比模型目前所假设的更有效地控制了南苏丹湿地的排放。我们的发现表明，使用卫星仪器对无法进入和不确定的热带湿地的排放进行量化，为改进工艺模型提供了线索，从而增进了我们对目前湿地对全球甲烷预算贡献的不确定性的了解。JJA）模型估算大排放量时。总的来说，我们的排放估算值在季节周期和年度平均值方面与使用更强温度依赖性的模型估算值之间具有更好的一致性。这表明温度可能比模型目前所假设的更有效地控制了南苏丹湿地的排放。我们的发现表明，使用卫星仪器对无法进入和不确定的热带湿地的排放进行量化，为改进工艺模型提供了线索，从而增进了我们对目前湿地对全球甲烷预算贡献的不确定性的了解。这表明温度可能比模型目前所假设的更有效地控制了南苏丹湿地的排放。我们的发现表明，使用卫星仪器对无法进入和不确定的热带湿地的排放进行量化，为改进工艺模型提供了线索，从而增进了我们对目前湿地对全球甲烷预算贡献的不确定性的了解。这表明温度可能比模型目前所假设的更有效地控制了南苏丹湿地的排放。我们的发现表明，使用卫星仪器对无法进入和不确定的热带湿地的排放进行量化，为改进工艺模型提供了线索，从而增进了我们对目前湿地对全球甲烷预算贡献的不确定性的了解。