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Enregistrement W2947411517 · doi:10.5194/amt-12-5655-2019

Potential of next-generation imaging spectrometers to detect and quantify methane point sources from space

2019· article· en· W2947411517 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensGHGSat (Canada)
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyCalifornia Air Resources BoardJet Propulsion LaboratoryExxonMobil Research and Engineering CompanyCalifornia Energy Commission
Mots-clésRemote sensingHyperspectral imagingImaging spectrometerMethaneEnvironmental scienceImage resolutionSpectrometerSpectral resolutionAtmospheric methaneOpticsGeologyPhysicsSpectral lineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We examine the potential for global detection of methane plumes from individual point sources with the new generation of spaceborne imaging spectrometers (EnMAP, PRISMA, EMIT, SBG, CHIME) scheduled for launch in 2019–2025. These instruments are designed to map the Earth's surface at high spatial resolution (30 m×30 m) and have a spectral resolution of 7–10 nm in the 2200–2400 nm band that should also allow useful detection of atmospheric methane. We simulate scenes viewed by EnMAP (10 nm spectral resolution, 180 signal-to-noise ratio) using the EnMAP end-to-end simulation tool with superimposed methane plumes generated by large-eddy simulations. We retrieve atmospheric methane and surface reflectivity for these scenes using the IMAP-DOAS optimal estimation algorithm. We find an EnMAP precision of 3 %–7 % for atmospheric methane depending on surface type. This allows effective single-pass detection of methane point sources as small as 100 kg h−1 depending on surface brightness, surface homogeneity, and wind speed. Successful retrievals over very heterogeneous surfaces such as an urban mosaic require finer spectral resolution. We tested the EnMAP capability with actual plume observations over oil/gas fields in California from the Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer – Next Generation (AVIRIS-NG) sensor (3 m×3 m pixel resolution, 5 nm spectral resolution, SNR 200–400), by spectrally and spatially downsampling the AVIRIS-NG data to match EnMAP instrument specifications. Results confirm that EnMAP can successfully detect point sources of ∼100 kg h−1 over bright surfaces. Source rates inferred with a generic integrated mass enhancement (IME) algorithm were lower for EnMAP than for AVIRIS-NG. Better agreement may be achieved with a more customized IME algorithm. Our results suggest that imaging spectrometers in space could play an important role in the future for quantifying methane emissions from point sources worldwide.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle