Comment on egusphere-2023-2246
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Atmospheric methane (CH4) is the second most important anthropogenic greenhouse gas and has a 20-year global warming potential 82 times greater than carbon dioxide (CO2). Anthropogenic sources account for ~60 % of global CH4 emissions, of which 20 % come from oil & gas exploration, production and distribution. High-resolution satellite-based imaging spectrometers are becoming important tools for detecting and monitoring CH4 point source emissions, aiding mitigation. However, validation of these satellite measurements, such as those from the commercial GHGSat satellite constellation, has so far not been documented for active leaks. Here we present the monitoring and quantification, by GHGSat’s satellites, of the CH4 emissions from an active gas leak from a downstream natural gas distribution pipeline near Cheltenham, UK in Spring/Summer 2023, and provide the first validation of the satellite-derived emission estimates using surface-based mobile greenhouse gas surveys. We also use a Lagrangian transport model, NAME, to estimate the flux from both satellite and ground-based observation methods and assess the leak’s contribution to observed concentrations at a local tall tower site (30 km away). We find GHGSat’s emission estimates to be in broad agreement with those made from the in-situ measurements. During the study period (March–June 2023) GHGSat’s emission estimates are 236–1357 kg CH4 hr-1 whereas the mobile surface measurements are 886–998 kg CH4 hr-1. The large variation is likely down to variations in flow through the pipe and engineering works across the 11-week period. Modelled flux estimates in NAME are 181–1243 kg CH4 hr-1, which are lower than the satellite- and mobile survey-derived fluxes but are within the uncertainty. After detecting the leak in March 2023, the local utility company was contacted, and the leak was fixed by mid-June 2023. Our results demonstrate that GHGSat’s observations can produce flux estimates that broadly agree with surface-based mobile measurements. Validating the accuracy of the information provided by targeted, high-resolution satellite monitoring shows how it can play an important role in identifying emission sources, including for unplanned fugitive releases that are inherently challenging to identify, track and estimate their impact and duration. Rapid access to such evidence to inform local action to address fugitive emission sources across the oil and gas supply chain could play a significant role in reducing the anthropogenic contribution to climate change.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,445 | 0,285 |
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 ».