Evaluation of Uncertainties in the Anthropogenic SO<sub>2</sub> Emissions in the USA from the OMI Point Source Catalog
Notice bibliographique
Résumé
Satellite remote sensing is a promising method of monitoring emissions that may be missing in inventories, but the accuracy of these estimates is often not clear. We demonstrate here a comprehensive evaluation of errors in anthropogenic sulfur dioxide (SO 2 ) emission estimates from NASA’s OMI point source catalog for the contiguous US by comparing emissions from the catalog with high-quality emission inventory data over different dimensions including size of individual sources, aggregate vs individual source errors, and potential bias in individual source estimates over time. For sources that are included in the catalog, we find that errors in aggregate (sum of error for all included sources) are relatively low. Errors for individual sources in any given year can be substantial, however, with over- or underestimates in terms of total error ranging from −80 to 110 kt (roughly 10–90th percentile). We find that these errors are not necessarily random over time and that there can be consistently positive or negative biases for individual sources. We did not find any overall statistical relationship between the degree of isolation of a source and bias, either at a 40 or 70 km scales. For a sub-set of sources where inventory emissions over a radius of 70 km around an OMI detection are larger than twice the emissions within 40 km, the OMI value is consistently overestimated. We find, as expected, that emission sources not included in the catalog are the largest aggregate source of difference between the satellite estimates and inventories, especially in more recent years where source emission magnitudes have been decreasing and note that trends in satellite detections do not necessarily track trends in total emissions. We find that the OMI-based SO 2 emissions are accurate in aggregate, when summed over a number of sources, but must be interpreted more cautiously at the individual source level. Similar analyses would be valuable for other satellite emission estimates; however, in many cases, the appropriate high-quality reference data may need to be generated.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».