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Enregistrement W4392580358 · doi:10.5194/egusphere-egu24-9599

Towards the Quantification and Attribution of Anthropogenic CH4 Fluxes based on Airborne Lidar and Passive Measurements over the Lloydminster Oil and Gas fields

2024· preprint· en· W4392580358 sur OpenAlexaboutno aff
C. Fruck, Sebastian Wolff, Sven Krautwurst, Christoph Kiemle, Leah Marie Kanzler, Mathieu Quatrevalet, Martin Wirth, Andreas Fix, Jakob Borchardt, Oke Huhs, Gerhard Ehret, H. Bovensmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLidarEnvironmental scienceAttributionRemote sensingGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CoMet 2.0 Arctic airborne measurement campaign of 2022 targeted a variety of natural as well as anthropogenic sources of CH4, mostly in Canada, such as landfills, coal mines, power plants or fossil fuel exploitation sites. Many anthropogenic emission targets consist of a few strong emitters with small or negligible spatial extension. In these cases, emission plumes can readily be observed by passive imaging spectrometers, through the observed enhancement in column averaged CH4. However, over oil and gas fields such as the Lloydminster area at the Alberta/Saskatchewan border, with numerous individual wells extending over large areas, this is much more difficult since individual plumes are lower in magnitude and may even overlap. In such cases it may not be possible to resolve plumes from individual sources, but the total flux can still be estimated using a budget approach. Nevertheless, limitations arise from spatial and temporal variations in the wind field, regarding proper quantification of the source strengths.In this contribution we present our strategy for source attribution, combining measurements by the airborne CHARM-F greenhouse-gas lidar and the MAMAP2DL imaging spectrometer with emission inventories and inverse modeling. A similar approach has already been successfully applied to CHARM-F data recorded over the Upper Silesian Coal Basin during the CoMet 1.0 campaign. CHARM-F is an Integrated-Path Differential-Absorption (IPDA) lidar that provides vertical column concentrations of CO2 and CH4 up to the flight altitude along the flight track. The advantages of lidar are the insensitivity to illumination conditions and a low intrinsic bias. MAMAP2DL is a passive airborne push broom imaging spectrometer that measures spatially resolved changes in relative column concentrations of CH4 and CO2. During the CoMet 2.0 Arctic campaign in August and September 2022, CHARM-F and MAMAP2DL have been deployed onboard the German research aircraft HALO, alongside a suite of complementary instruments for in-situ measurements of CH4, CO2 and other trace gases. We introduce our methods for data treatment and inverse modelling and show first results from this approach.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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