Estimation of gas emissions from a waste pond using micrometeorological approaches: Footprint sensitivities and complications
Notice bibliographique
Résumé
The quantification of gas emissions from waste storage and treatment ponds is an important problem. The objective of this study was to better understand the use of micrometeorological techniques for this purpose. Methane emissions were estimated from a large tailings pond (surface area >11 km2) at an oil sands mine site using datasets collected by different groups over a nine-month period. Emissions were calculated with eddy-covariance (EC) and inverse dispersion modelling (IDM) techniques. Three different IDM calculations were made using methane concentrations measured with either fixed-point sensors (IDM-LGR), a long-path laser (IDM-GL), or an unmanned aerial vehicle (IDM-UAV). Emissions were also estimated from a flux-chamber (FC) survey. Although the temporal overlap between the different datasets was limited, the results indicate substantial differences in emission-rate estimates. During a summer interval the EC, IDM-LGR, and IDM-GL estimates were 19%, 41%, and 56% of the FC-estimated rate, respectively. The overall ordering was EC ≈ IDM-UAV < IDM-LGR < IDM-GL < FC. Differences in the emission estimates appear to be explained by the physical location of the measurement footprints. The EC and IDM-UAV footprints were comparably small and confined to lower emitting areas of the pond, while the larger IDM-LGR and IDM-GL footprints included higher emitting areas. It would seem sensible to prefer the larger footprint IDM approaches for this large pond. However, the large IDM footprints necessitated a complicated analysis to remove the influence of an adjacent methane source in the calculations. This study illustrates the importance of understanding the footprint of micrometeorological techniques when quantifying emissions and the complications that arise when the footprint does not match the source area.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».