Quantifying methane emissions from the global scale down to point sources using satellite observations of atmospheric methane
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We review the capability of current and scheduled satellite observations of atmospheric methane in the shortwave infrared (SWIR) to quantify methane emissions from the global scale down to point sources. We cover retrieval methods, precision and accuracy requirements, inverse and mass balance methods to infer emissions, source detection thresholds, and observing system completeness. We classify satellite instruments as area flux mappers and point source imagers, with complementary attributes. Area flux mappers are high-precision (< 1 %) instruments with 0.1–10 km pixel size designed to quantify total methane emissions on regional to global scales. Point source imagers are fine-pixel (< 60 m) instruments designed to quantify individual point sources by imaging of the plumes. Current area flux mappers include GOSAT (2009–present), which provides a high-quality record for interpretation of long-term methane trends, and TROPOMI (2018–present) which provides global continuous daily mapping to quantify emissions on regional scales. Current point source imagers include the GHGSat constellation and several hyperspectral and multispectral land imaging sensors (PRISMA, Sentinel-2, Landsat-8/9, WorldView-3), with detection thresholds in the 100–10000 kg h-1 range. Future area flux mappers including MethaneSAT, GOSAT-GW, MicroCarb, GeoCarb, and CO2M will increase the capability to quantify emissions from source regions, and the MERLIN lidar will improve observation of the Arctic. The future constellation of Carbon Mapper point source imagers will achieve high observing system completeness for point sources through high spatial coverage and frequent return times.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».