Urban methane emission monitoring across North America using TROPOMI data: an analytical inversion approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring methane emissions is crucial in mitigating climate change as it has a relatively short atmospheric lifetime of about 12 years and a significant radiative forcing impact. To measure the impact of methane-controlling policies and techniques, a deep understanding of methane emissions is of great importance. Remote sensing offers scalable approaches for monitoring methane emissions at various scales, from point-source high-resolution monitoring to regional and global estimates. The TROPOMI satellite instrument provides daily XCH4 data globally, offering the opportunity to monitor methane at a moderate spatial resolution with an acceptable level of sensitivity. To infer emissions from TROPOMI data, we used the prior emission estimates from global and national inventories and the GEOS-Chem chemical transport model to simulate atmospheric methane along with actual observations of TROPOMI. In this study, methane emissions from Toronto, Montreal, New York, Los Angeles, Houston, and Mexico City have been estimated using the analytical solution of Bayesian inversion using the cloud-based Integrated Methane Inversion (IMI) framework. Using the result from ensemble inversions, and city boundaries, the average total emissions were as follows: Toronto 230.52 Gg a−1, Montreal 111.54 Gg a−1, New York 144.38 Gg a−1, Los Angeles 207.03 Gg a−1, Houston 650.16 Gg a−1, and Mexico City 280.81 Gg a−1. The resulting gridded scale factors ranged from 0.22 to 6.2, implying methane prior emission underestimations in most of these cities. As such, this study underscores the key role of remote sensing in accurately assessing urban methane emissions, informing essential climate mitigation efforts.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».