Uncertainty and retrieval sensitivity in TROPOMI-based methane inversions over the North Slope of Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Arctic is experiencing unprecedented environmental changes with rapidly rising temperatures. Emissions of methane (CH4) – a potent greenhouse gas – may be increasing from the region, making accurate monitoring essential. The TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) instrument offers high spatial and temporal coverage of CH4 column mole fractions. However, its data in the Arctic has historically exhibited seasonal and latitudinal biases and low-quality retrievals. A major challenge is the lack of ground-based validation data in high-latitude regions, which are used to improve satellite retrievals. This study evaluates inverse modelling to estimate CH4 emissions using TROPOMI measurements over the North Slope of Alaska. Using two retrieval products – the operational SRON product and the scientific WFMD product from the University of Bremen – we assess the alignment of derived emissions with surface measurement-derived inversions over 2018–2020 and test their robustness through sensitivity analyses. Our results show that tundra emissions from SRON inversions align more closely with surface measurement-derived emissions than WFMD inversions. Both TROPOMI-product derived emissions have anomalously low emissions in August 2018 compared to surface measurement-derived emissions, likely due to low data density resulting from high cloud cover. TROPOMI inversions provided stronger constraints on fugitive anthropogenic emissions compared to surface inversions. However, each retrieval produced different emission estimates, highlighting retrieval-dependent differences. Sensitivity tests revealed a strong prior dependence in both retrievals, raising concerns about robustness in northern high latitudes. This study highlights the importance of using multiple retrievals and rigorous sensitivity testing in high-latitude satellite inversions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».