Source category attribution of methane emissions in Calgary using Positive Matrix Factorization (PMF)
Notice bibliographique
Résumé
Cities emit methane (CH4) and have a role to play in mitigating the climate impacts of those emissions. Research suggests that CH4 emissions from most North American cities are dominated by sources associated with natural gas distribution and end use. In this work, we examine trace gas measurements from a central air monitoring station in Calgary, Alberta, Canada to attribute the city’s CH4 emissions to major source categories. Using Positive Matrix Factorization (PMF), we identified four primary CH4 emissions source categories: natural gas – fugitives, natural gas – incomplete combustion, waste/biogenic, and petroleum product processing. Results from PMF modeling indicate that the bulk of the CH4 emissions in Calgary are from natural gas fugitives and incomplete combustion (81% ± 35%). This is much higher than the proportion derived from available bottom-up emissions inventories. The CH4 emissions from natural gas sources increase in winter and may be related to increased natural gas use for space heating. Emissions from waste/biogenic sources were the next largest contributor, which doubled in warmer months, consistent with temperature-driven microbial activity. Though relatively small, CH4 emissions from petroleum product processing are non-negligible and consistent. Overall, these findings underscore the need for targeted mitigation strategies focused on the natural gas supply chain, while also highlighting the influence of seasonal dynamics on urban CH4 emissions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».