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Enregistrement W4392586208 · doi:10.5194/egusphere-egu24-5182

Combining TROPOMI with high-resolution satellites to detect, attribute, and monitor large methane emission events.

2024· preprint· en· W4392586208 sur OpenAlexaff
Tobias A. de Jong, Joannes D. Maasakkers, Shubham Sharma, Berend J. Schuit, Matthieu Dogniaux, Paul Tol, Itziar Irakulis‐Loitxate, Cynthia A. Randles, Ilse Aben

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensGHGSat (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneRemote sensingEnvironmental scienceHigh resolutionMethane emissionsResolution (logic)Computer scienceGeologyChemistryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic methane emissions play an important role in exacerbating climate change, and thus there is a need for accurate and timely monitoring and mitigation of these emissions. With daily global coverage, TROPOMI, onboard Sentinel-5P, maps methane concentrations at 5.5 x 7 km2 resolution and can detect methane super-emitters (>~8 t hr-1) globally [1,2]. Here, we show how we detect, attribute, and quantify methane emissions from super-emitters using TROPOMI in combination with information from high-resolution satellite instruments to support the UNEP IMEO Methane Alert Response System (MARS). To determine optimal targets for high-resolution hyperspectral observations (e.g. PRISMA, EnMAP), we combine longer term TROPOMI data over persistent emitters. When emissions are transient, we combine TROPOMI with data from non-targeted high-resolution band imagers (also known as multispectral sensors) such as Sentinel-2 and Sentinel-3 to trace emissions to facility-level emission sources, in particular oil and gas infrastructure [3]. We illustrate how the combination of satellites with different overpass times and different spatial resolutions gives a comprehensive picture of these emissions. To evaluate the detections, we compare methane enhancements retrieved from band imagers with values from TROPOMI. Even when overpass times do not match, we achieve this by using transient emissions that result in methane plumes with a constant total mass, once detached from the source. Finally, we show how combining information from multiple satellites enables critical evaluation of the winds taken from global reanalysis products that underlie almost all high-resolution emission quantifications based on mass-balance methods. References[1] Maasakkers JD, Varon DJ, Elfarsdóttir A, McKeever J, Jervis D, Mahapatra G, et al. Using satellites to uncover large methane emissions from landfills. Sci Adv 2022;8:eabn9683. https://doi.org/10.1126/sciadv.abn9683.[2] Irakulis-Loitxate I, Guanter L, Maasakkers JD, Zavala-Araiza D, Aben I. Satellites Detect Abatable Super-Emissions in One of the World’s Largest Methane Hotspot Regions. Environ Sci Technol 2022;56:2143–52. https://doi.org/10.1021/acs.est.1c04873.[3] Pandey, Sudhanshu, et al. "Daily detection and quantification of methane leaks using Sentinel-3: a tiered satellite observation approach with Sentinel-2 and Sentinel-5p." Remote Sensing of Environment 296 (2023): 113716. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.1137

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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
Résumé présentoui

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