A methodology to constrain carbon dioxide emissions from coal-fired power plants using satellite observations of co-emitted nitrogen dioxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present a method to infer CO2 emissions from individual power plants based on satellite observations of co-emitted nitrogen dioxide (NO2), which could serve as complementary verification of bottom-up inventories or be used to supplement these inventories. We demonstrate its utility on eight large and isolated US power plants, where accurate stack emission estimates of both gases are available for comparison. In the first step of our methodology, we infer nitrogen oxides (NOx) emissions from US power plants using Ozone Monitoring Instrument (OMI) NO2 tropospheric vertical column densities (VCDs) averaged over the ozone season (May–September) and a “top-down” approach that we previously developed. Second, we determine the relationship between NOx and CO2 emissions based on the direct stack emissions measurements reported by continuous emissions monitoring system (CEMS) programs, accounting for coal quality, boiler firing technology, NOx emission control device type, and any change in operating conditions. Third, we estimate CO2 emissions for power plants using the OMI-estimated NOx emissions and the CEMS NOx∕CO2 emission ratio. We find that the CO2 emissions estimated by our satellite-based method during 2005–2017 are in reasonable agreement with the US CEMS measurements, with a relative difference of 8 %±41 % (mean ± standard deviation). The broader implication of our methodology is that it has the potential to provide an additional constraint on CO2 emissions from power plants in regions of the world without reliable emissions accounting. We explore the feasibility by comparing the derived NOx∕CO2 emission ratios for the US with those from a bottom-up emission inventory for other countries and applying our methodology to a power plant in South Africa, where the satellite-based emission estimates show reasonable consistency with other independent estimates. Though our analysis is limited to a few power plants, we expect to be able to apply our method to more US (and world) power plants when multi-year data records become available from new OMI-like sensors with improved capabilities, such as the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI), and upcoming geostationary satellites, such as the Tropospheric Emissions: Monitoring Pollution (TEMPO) instrument.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».