Estimating Urban CH4 ${\text{CH}}_{4}$ Emissions From Satellite‐Derived Enhancement Ratios of CH4 ${\text{CH}}_{4}$, CO2 ${\text{CO}}_{2}$, and CO
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban centers are an important source of anthropogenic methane emissions and the focus of recent policy efforts aimed at emission reductions. But, emissions from urban areas are poorly characterized except in the few cities with robust measurement infrastructure. Satellite measurements offer a means for monitoring urban emissions. We use colocated measurements of methane () and carbon monoxide (CO) from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) and carbon dioxide () from the Orbiting Carbon Observatory 2 and Orbiting Carbon Observatory 3 (OCO‐2/3) to calculate :, :CO, and CO: enhancement ratios over 103 cities. We compare our enhancement ratios to those derived from ground‐based instruments in Los Angeles and find good agreement. Then, we combine our enhancement ratios with CO and inventories to calculate emissions and find good agreement with estimates from past studies. Finally, we compare our satellite‐based enhancement ratios to those computed from the bottom‐up globally gridded emission inventories, and we find significant differences between them. Combining results from the three enhancement ratios, we find EDGARv8 to best represent emissions in urban areas with mean errors of 34% compared to CAMS‐GLOB‐ANTv6.2 (based on EDGARv6.1), and CEDSv2021 with mean errors of 43% and 49%, respectively. These differences are largely driven by EDGARv8 changes in South‐Central and East Asia. We also find that EDGARv8 and HTAPv3 underestimate CO emissions by a factor of 2–5 for cities in Iran, Turkmenistan, and Argentina. Finally, we find that CO emissions are overestimated in some cities in Europe by a factor of 2.
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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 | 0,000 |
| 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 ».