SO2 Emission Monitoring with Remote Sensing for Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Extended Abstract In recent years, greenhouse gas and pollutant emission inventory studies have become more important issues after the ratification of international clean air acts, such as Kyoto Protocol. Emission inventories based on satellite based measurements of atmospheric trace gases are powerful improvement tools as compared to measurements from conventional platforms. They allow the use of data from global monitoring with uniform instrumental features in long time series as well as the identification and quantification of different pollution sources like biomass burning [1], ship emissions [2], volcanic activities [3], lightning [4] and anthropogenic emissions [5]. Typically, there are three sensor types used for remote sensing, they are ground based, airborne, and space borne, respectively. In literature, there are many studies used as separately or in combinations of these three types of sensor data. For the region where Turkey is located, many emission inventory studies are prepared on the basis of bottom-up approach in general or in regional scales [6]. Some of these studies have carried out on sectoral basis [7], however some are prepared by taking total emissions into account. Yet, there are not any emission inventory studies that are prepared with the use of remote sensing on the basis of top-down approach for Turkey. Therefore, it is aimed to prepare an emission inventory on the basis of top-down approach with remote sensing. In this study, Polar Orbiting Meteorological Satellites (MetOp-A), The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2), Satellite Application Facility for Atmospheric Composition and UV Radiation (O3M-SAF) offline data products are used for the aim of SO2 emission mapping for Turkey. O3M-SAF offline data products are gathered from European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites (EUMETSAT) [8], within the membership of Turkish State Meteorological Service. Hierarchical Data Format (HDF) files of this data products are transformed to usable data formats for Geographic Information System (GIS) applications with MATLAB software. SO2 vertical column data are retrieved from this data collection between January to May of 2014. Statistically quality check performed to prepare this data set for GIS applications which are performed via MapInfo software. This five month data is in the range of 0.0014-4.8642 DU with average of 1.003 DU, and the median of 0.821 DU. In highly populated cities and specific areas at where fossil fuelled power plants or industrial parks are located, pollution intensity can be easily observed from this SO2 emission map of Turkey.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».