Most landfill methane emissions Escape detection in EPA21 surface emission monitoring surveys
Notice bibliographique
Résumé
We measured emissions from ten landfills using mobile surveys and Surface Emission Monitoring (SEM) to determine what fraction of emissions can be identified by SEM surveys. SEM is commonly used for regulatory compliance and leak detection at specific locations. However, evolving regulations emphasize the need to manage methane emissions from the entire landfill site, and the suitability of SEM for this objective remains unclear. Using mobile methane measurements and a back-trajectory attribution and rate estimation method, we measured overall site emissions and those of individual landfill components (active face, closed cells, leachate, etc.). We evaluated each component's contribution to the total emissions and compared how much of emissions captured by mobile surveys could be covered by the walking SEM survey. We found that SEM was effective for closed sites, achieving on-average 67% rate coverage. However, SEM missed relevant emission sources at open landfill sites, most notably from the active face, reducing its rate percent coverage to 17%. The limited rate coverage of SEM suggests that using SEM alone is insufficient for measurement-informed management of landfill emissions. We recommend that SEM be augmented by other methods to fill monitoring gaps and provide a more comprehensive assessment of landfill methane emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».