Fluxes of Atmospheric Methane Using Novel Instruments, Field Measurements, and Inverse Modeling
Notice bibliographique
Résumé
The atmospheric concentration of methane \\((CH_4)\\) - the most significant non-\\(CO_2\\) anthropogenic long-lived greenhouse gas - stabilized between 1999 and 2006 and then began to rise again. Explanations for this behavior differ but studies agree that more measurements and better modeling are needed to reliably explain the model-data discrepancies and predict future change. This dissertation focuses on measurements of \\(CH_4\\) and inverse modeling of atmospheric \\(CH_4\\) fluxes using field measurements at a variety of spatial scales. We first present a new fast-response instrument to measure the isotopic composition of \\(CH_4\\) in ambient air. The instrument was used to characterize mass fluxes and isofluxes (a isotopically-weighted mass flux) from a well-studied research fen in New Hampshire. Eddy-covariance and automatic chamber techniques produced consistent estimates of both the \\(CH_4\\) fluxes and their isotopic composition at sub-hourly resolution. We then characterize fluxes of \\(CH_4\\) from aircraft engines using measurements made with the same instrument during the Alternative Aviation Fuel Experiment (AAFEX), a study that aimed to determine the atmospheric impacts of alternative fuel use in the growing aviation industry. Emissions of \\(CO_2\\), \\(CH_4\\), and \\(N_2O\\) from different synthetic fuels were statistically indistinguishable from those of the widely used JP-8 jet fuel. We then present airborne observations of the long-lived greenhouse gas suite – \\(CO_2\\), \\(CH_4\\), \\(N_2O\\), and CO – during two aircraft campaigns, HIPPO and CalNex, made using a similar instrument built specifically for the NCAR HIAPER GV aircraft. These measurements are compared to data from other onboard sensors and show excellent agreement. We discuss the details of the end-to-end calibration procedures and the data quality-assurance and quality-control (QA/QC). Lastly, we quantify a top-down estimate of California’s \\(CH_4\\) emission inventory using the CalNex \\(CH_4\\) observations. Observed \\(CH_4\\) enhancements above background concentrations are simulated using a lagrangian transport model driven by validated meteorology. A priori source-specific emission inventories are optimized in a Bayesian inversion framework to show that California’s \\(CH_4\\) budget is 1.6 ± 0.34 times larger than the current estimate of California’s Air Resources Board (CARB), the body charged with enforcing the California Global Solutions Act and tracking emission changes over time. Findings highlight large underestimates of emissions from cattle and natural gas infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».