A Field-Verified Model to Estimate Landfill Methane Flux Using Surface Methane Concentration Measurements under Calm Wind Conditions
Notice bibliographique
Résumé
A significant portion of anthropogenic greenhouse gas emissions––that are suspected of contributing to global warming––are emitted from landfills accepting biodegradable organic waste. Thus, the assessment of fugitive methane emissions from landfill surfaces has become an important and integral part of determining the overall carbon budgets of individual countries. Quantifying fugitive methane emissions from landfills using indirect methods, such as predictive mathematical models, which has been the norm for a long time, have proven to be ineffective for current needs. In recent years, attention has shifted to direct measurements, such as the flux chamber method, which is also costly and labor intensive, considering the vast areas covered by landfill surfaces. However, collecting surface methane concentration (SMC) data through an instantaneous emission measurement technique is relatively simple and inexpensive. Although the SMC is only a qualitative indicator of the methane flux of a landfill, recent literature on this topic has pointed to a potentially strong correlation between SMCs and methane flux. In this context, establishing a simple but robust model, capable of estimating methane surface flux using SMC values, was the primary aim of the research described here. In this study, we investigated the correlation between SMCs and methane flux across the soil–atmosphere boundary in a small-scale test cell under a partially controlled environment. The data collected from the test cell were used to propose a linear regression model that suggested that the methane flux under calm wind conditions could be simply predicted as 1.264 times the SMC. This model was then verified in a field lysimeter, which consisted of material similar to what is found in a landfill biocover. The model was able to predict the methane flux at the field lysimeter with an absolute average error of 40%. This error margin is quite reasonable because, as per the literature, error margins as high as 190% are not uncommon in estimating the methane flux at landfills using other commonly adopted methods.
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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) | 0,000 | 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 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 ».