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Enregistrement W4408439149 · doi:10.5194/egusphere-egu25-6317

Ghost Plumes: Artificial splitting of greenhouse gas emission plumes in passive remote sensing observations in special viewing geometries

2025· preprint· en· W4408439149 sur OpenAlexaboutno aff
Sven Krautwurst, Jakob Borchardt, Sebastian Wolff, Oke Huhs, C. Fruck, Konstantin Gerilowski, Christoph Kiemle, Mathieu Quatrevalet, Martin Wirth, John Philip Burrows, Andreas Fix, H. Bovensmann, Hartmut Boesch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasPlumeEnvironmental scienceRemote sensingMeteorologyAtmospheric sciencesPhysicsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spectrally high-resolution passive remote sensing imaging spectrometers are becoming increasingly important for reliable quantification of anthropogenic greenhouse gas (GHG) emissions from a wide variety of carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) sources. These nadir-looking air- or spaceborne instruments collect backscattered solar radiation from the Earth's surface, from which 2D atmospheric concentration maps of CO2 and CH4 are retrieved. Using, for example, mass balance approaches, emission rates can be derived from the observed GHG concentration gradients or plumes.Depending on the atmospheric conditions, these plumes can be Gaussian-like shaped or severely distorted by the prevailing turbulence during a single overpass. In the case of a calm atmosphere and special viewing geometries, combined with an elevated emission height, such as CO2 emissions from a coal-fired power plant chimney, the observed plume appears widened, or even two plumes are detected from the same point source in the imaging data. This secondary plume is shifted in the opposite direction to the position of the sun and the effect is most pronounced close to the emission source and the higher the point of release and the solar zenith angle (sza) are. The effect is less noticeable as the gases are better mixed both horizontally and vertically down to the surface when advecting further downwind of the source.In this work, we will analyse passive remote sensing observations from the MAMAP2D-Light imaging spectrometer collected over a coal-fired power plant near Edmonton, Canada, during the CoMet 2.0 Arctic mission in 2022. The power plant was investigated for distinct double plume structures on two different days with near-perfect conditions (moderately high sza and sun perpendicular to the prevailing wind direction). We will compare these with simultaneously acquired observations from an active lidar remote sensing instrument (CHARM-F) flown aboard the same aircraft. As the CHARM-F instrument uses its own light source in the nadir viewing geometry, no plume splitting is expected. We will also show that the plume broadening or splitting in the passive remote sensing instrument does not lead to a double counting of molecules and thus not to an increased emission rate of the power plant estimated from the observations. Furthermore, we compare the MAMAP2D-Light concentration gradients with Gaussian plume model simulations using the conditions encountered during the flight, which also show a similar plume widening or double-plume structure as observed in the real measurements. This effect can, for example, also be used in an inverse manner to retrieve the plume height of emissions. Conclusions on the conditions this plume splitting is observed by imaging spectrometer will be discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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