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Enregistrement W4288422980 · doi:10.5194/acp-22-9617-2022

Quantifying methane emissions from the global scale down to point sources using satellite observations of atmospheric methane

2022· article· en· W4288422980 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 chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensGHGSat (Canada)
Organismes subventionnairesEarth Sciences Division
Mots-clésRemote sensingEnvironmental scienceSatelliteMethaneAtmospheric methaneFlux (metallurgy)Hyperspectral imagingAtmospheric correctionMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 for inferring 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. These instruments already provide a powerful resource to quantify national methane emissions in support of the Paris Agreement. 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 100–10 000 kg h−1 range that enable monitoring of large point sources. Future area flux mappers, including MethaneSAT, GOSAT-GW, Sentinel-5, GeoCarb, and CO2M, will increase the capability to quantify emissions at high resolution, and the MERLIN lidar will improve observation of the Arctic. The averaging times required by area flux mappers to quantify regional emissions depend on pixel size, retrieval precision, observation density, fraction of successful retrievals, and return times in a way that varies with the spatial resolution desired. A similar interplay applies to point source imagers between detection threshold, spatial coverage, and return time, defining an observing system completeness. Expanding constellations of point source imagers including GHGSat and Carbon Mapper over the coming years will greatly improve observing system completeness for point sources through dense spatial coverage and frequent return times.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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