Aerial Assessment of Methane Emissions from Canadian Landfills
Notice bibliographique
Résumé
Canada is committed to reducing methane emissions by 50% below 2020 levels by 2030 in alignment with the Global Methane Pledge. The waste sector accounts for 23% of Canada’s methane emissions, and accurate estimations of current emissions from landfill sites are needed to guide mitigation efforts. In 2022, we conducted a cross-Canada aircraft-based methane measurement campaign in collaboration with Environment and Climate Change Canada (ECCC) and the UNEP’s International Methane Emission Observatory (IMEO). We used a Twin Otter equipped with high-speed gas analyzers and meteorological measurement sensors, which was flown in ascending loops, downwind transects, or both in combination, at 27 active and inactive municipal solid waste landfills in Ontario and Québec, Canada. Mass balance flux estimates were generated using the Top-Down Emission Rate Retrieval Algorithm. Additional mass balance measurements were made by Scientific Aviation using a similar approach based on Gauss’s theorem. A Gaussian dispersion model was used at other sites where conditions were unsuitable for mass balance. We were also able to compare some results to an independent truck-based measurement campaign of the same sites. Most mass balance measurements fell within a factor of ~3 with Greenhouse Gas Reporting Program data submitted by industry operators, showing reasonable correspondence within expected variability to atmospheric pressure changes and other weather variables.The research indicated that aircraft estimates were consistently higher than those derived from trucks. This implies a possible underestimation in truck measurements, particularly during sunny, low-wind conditions when the thermal lift of landfill CH4 plumes is notable. On the other hand, Gaussian dispersion model estimates were higher and more variable than mass balance-based methane emission rate estimates. We also compared our mass balance estimates to a First Order Decay landfill model used by the Environment and Climate Change Canada Waste Reduction for planning purposes, and we found that the model often overestimated emissions. These measurement-based estimates contribute to a refined understanding of methane emissions from Canadian landfills and provide valuable data for regulatory planning purposes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».