Quantifying Time-Averaged Methane Emissions from Individual Coal Mine Vents with GHGSat-D Satellite Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Satellite observations of atmospheric methane plumes offer a means for global mapping of methane point sources. Here we use the GHGSat-D satellite instrument with 50 m effective spatial resolution and 9–18% single-pass column precision to quantify mean source rates for three coal mine vents (San Juan, United States; Appin, Australia; and Bulianta, China) over a two-year period (2016–2018). This involves averaging wind-rotated observations from 14 to 24 overpasses to achieve satisfactory signal-to-noise. Our wind rotation method optimizes the wind direction information for individual plumes to account for error in meteorological databases. We derive source rates from the time-averaged plumes using integrated mass enhancement (IME) and cross-sectional flux (CSF) methods calibrated with large eddy simulations. We find time-averaged source rates ranging from 2320 to 5850 kg h–1 for the three coal mine vents, with 40–45% precision (1σ), and generally consistent with previous estimates. The IME and CSF methods agree within 15%. Our results demonstrate the potential of space-based monitoring for annual reporting of methane emissions from point sources and suggest that future satellite instruments with similar pixel resolution but better precision should be able to constrain a wide range of point sources.
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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 | 0,000 | 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 ».