Detection and long-term quantification of methane emissions from an active landfill
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Landfills are a significant source of fugitive methane (CH4) emissions, which should be precisely and regularly monitored to reduce and mitigate net greenhouse gas emissions. In this study, we present long-term, in situ, near-surface, mobile atmospheric CH4 mole fraction measurements (complemented by meteorological measurements from a fixed station) from 21 campaigns that cover approximately 4 years from September 2016 to December 2020. These campaigns were utilized to regularly quantify the total CH4 emissions from an active landfill in France. We use a simple atmospheric inversion approach based on a Gaussian plume dispersion model to derive CH4 emissions. Together with the measurements near the soil surface, mainly dedicated to the identification of sources within the landfill, measurements of CH4 made on the landfill perimeter (near-field) helped us to identify the main emission areas and to provide some qualitative insights about the rank of their contributions to total emissions from the landfill. The two main area sources correspond, respectively, to a covered waste sector with infrastructure with sporadic leakages (such as wells, tanks, pipes, etc.) and to the last active sector receiving waste during most of the measurement campaigns. However, we hardly managed to extract a signal representative of the overall landfill emissions from the near-field measurements, which limited our ability to derive robust estimates of the emissions when assimilating them in the atmospheric inversions. The analysis shows that the inversions based on the measurements from a remote road further away from the landfill (far-field) yielded reliable estimates of the total emissions but provided less information on the spatial variability of emissions within the landfill. This demonstrates the complementarity between the near- and far-field measurements. According to these inversions, the total CH4 emissions have a large temporal variability and range from ∼ 0.4 to ∼ 7 t CH4 d−1, with an average value of ∼ 2.1 t CH4 d−1. We find a weak negative correlation between these estimates of the CH4 emissions and atmospheric pressure for the active landfill. However, this weak emission–pressure relationship is based on a relatively small sample of reliable emission estimates with large sampling gaps. More frequent robust estimations are required to better understand this relationship for an active landfill.
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.
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) | 0,001 | 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 ».