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Enregistrement W3169409924 · doi:10.5194/egusphere-egu21-16139

Assessing the constraint of the CO2 monitoring mission on fossil fuel emissions from power plants and a city in a regional carbon cycle fossil fuel data assimilation system

2021· article· en· W3169409924 sur OpenAlexaff
Thomas Kaminski, Marko Scholze, P. J. Rayner, Sander Houweling, Michael Voßbeck, Jeremy D. Silver, Srijana Lama, Michael Buchwitz, Maximilian Reuter, Wolfgang Knorr, Hans W. Chen, Gerrit Kuhlmann, Dominik Brunner, Stijn Dellaert, Hugo Denier van der Gon, Ingrid Super, Armin Löscher, Yasjka Meijer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensInversa Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasFossil fuelEnvironmental scienceJacobian matrix and determinantEmission inventoryData assimilationRepresentative Concentration PathwaysMeteorologyAtmospheric sciencesAir quality indexClimate changeClimate modelGeologyMathematicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Paris Agreement foresees to establish a transparency framework that builds upon inventory-based national greenhouse gas emission reports, complemented by independent emission estimates derived from atmospheric measurements through inverse modelling. The capability of such a Monitoring and Verification Support (MVS) capacity to constrain fossil fuel emissions to a sufficient extent has not yet been assessed. The CO2 Monitoring Mission (CO2M), planned as a constellation of satellites measuring column-integrated atmospheric CO2 concentration (XCO2), is expected to become a key component of an MVS capacity. Here we present a CCFFDAS that operates at the resolution of the CO2M sensor, i.e. 2km by 2km, over a 200 km by 200 km region around Berlin. It combines models of sectorial fossil fuel CO2 emissions and biospheric fluxes with the Community Multiscale Air Quality model (coupled to a model of the plume rise from large power plants) as observation operator for XCO2 and tropospheric column NO2 measurements. Inflow from the domain boundaries is treated as extra unknown to be solved for by the CCFFDAS, which also includes prior information on the process model parameters. We discuss the sensitivities (Jacobian matrix) of simulated XCO2 and NO2 troposheric columns with respect to a) emissions from power plants, b) emissions from the surface and c) the lateral inflow and quantify the respective contributions to the observed signal. The Jacobian representation of the complete modelling chain allows us to evaluate data sets of simulated random and systematic CO2M errors in terms of posterior uncertainties in sectorial fossil fuel emissions. We provide assessments of XCO2 alone and in combination with NO2 on the posterior uncertainty in sectorial fossil fuel emissions for two 1-day study periods, one in winter and one in summer. We quantify the added value of the observations for emissions at a single point, at the 2km by 2km scale, at the scale of Berlin districts, and for Berlin and further cities in our domain. This means the assessments include temporal and spatial scales typically not covered by inventories. Further, we quantify the effect of better information of atmospheric aerosol, provided by a multi-angular polarimeter (MAP) onboard CO2M, on the posterior uncertainties. The assessments differentiate the fossil fuel CO2 emissions into two sectors, an energy generation sector (power plants) and the complement, which we call “other sector”. We find that XCO2 measurements alone provide a powerful constraint on emissions from larger power plants and a constraint on emissions from the other sector that increases when aggregated to larger spatial scales. The MAP improves the impact of the CO2M measurements for all power plants and for the other sector on all spatial scales. Over our study domain, the impact of the MAP is particularly high in winter. NO2 measurements provide a powerful additional constraint on the emissions from power plants and from the other sector.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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