Accounting for spatiotemporally correlated errors in wind speed for remote surveys of methane emissions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Spatiotemporally correlated errors in wind speeds estimated via numerical weather prediction (NWP) models – where estimated wind speeds and associated uncertainties at similar times or at nearby sites are likely to be correlated – are an important, but to date neglected, determinant of overall uncertainties in remote surveys of emissions in the oil and gas and other sectors. In this work, we develop a methodology to model such errors using publicly available, anemometer-measured wind speeds at weather stations within a region of interest. The method is parsed into two: (1) creation of a region-averaged wind speed error model to provide the probability of the true wind speed given an NWP model-estimated wind speed while ignoring autocorrelation, and (2) development of a Gaussian copula model for the region of interest (ROI) to capture spatiotemporal autocorrelation. The combined model for total wind uncertainty, including spatiotemporally autocorrelated errors, is demonstrated using the oil and gas-producing region of northeastern British Columbia, Canada as a case study. We also provide additional combined models for the Canadian provinces of Alberta and Saskatchewan, the U.S. state of North Dakota, and Colombia. Finally, we share a simple python code to interface with these models and to simplify application by others. The combined models show varying correlations in wind speed errors, which are attributable to the variability of terrain in the ROIs and the relative accuracy of different NWP models. Results further reveal how temporal correlations and hence uncertainties in aggregated emissions can be minimized through remote survey design, where waiting at least two days before revisiting a site and phase shifting re-surveys by approximately six hours can avoid both near-field and diurnal patterns in temporal autocorrelation.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».