Can TROPOMI NO <sub>2</sub> satellite data be used to track the drop in and resurgence of NO <sub> <i>x</i> </sub> emissions in Germany between 2019–2021 using the multi-source plume method (MSPM)?
Notice bibliographique
Résumé
NO x is an important primary air pollutant of major environmental concern which is predominantly produced by anthropogenic combustion activities. NO x needs to be accounted for in national emission inventories, according to international treaties. Constructing accurate inventories requires substantial time and effort, resulting in reporting delays of 1 to 5 years. In addition to this, difficulties can arise from temporal and country-specific legislative and protocol differences. To address these issues, satellite-based atmospheric composition measurements offer a unique opportunity for the independent and large-scale estimation of emissions in a consistent, transparent, and comprehensible manner. Here we test the multi-source plume method (MSPM) to assess the NO x emissions over Germany in the COVID-19 period from 2019–2021. For the years where reporting is available, the differences between satellite estimates and inventory totals were within 75–100 kt (NO 2 ) NO x (<10 % of inventory values). The large reduction in the NO x emissions (∼15 %) concurrent with the COVID-19 lockdowns was observed in both the inventory and satellite-derived emissions. The recent projections for the inventory emissions of 2021 pointed to a recovery of the 2021 emissions towards pre-COVID-19 levels. In the satellite-derived emissions, however, such an increase was not observed. While emissions from the larger power plants did rebound to pre-COVID-19 levels, other sectors such as road transport did not, and the change in emissions is likely due to a reduction in the number of heavier transport trucks compared to the pre-COVID-19 numbers. This again illustrates the value of having a consistent satellite-based methodology for faster emission estimates to guide and check the conventional emission inventory reporting. The method described in this work also meets the demand for independent verification of the official emission inventories, which will enable inventory compilers to detect potentially problematic reporting issues, bolstering transparency and comparability, which are two key values for emission reporting.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».