Integration of bottom-up and top-down methods to evaluate national methane emission inventories
Notice bibliographique
Résumé
Individual countries estimate emissions of methane, a potent greenhouse gas, in national inventories. These inventories are used to report emissions to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and are used as the basis for national climate policy including the establishment of methane mitigation targets. The national inventories use ‘bottom-up’ methods that apply an emission factor to source activity data to estimate emissions but these estimates have large uncertainties, especially for fossil fuels. ‘Top-down’ information from observations of atmospheric methane can help to evaluate and improve the bottom-up national inventories through inverse modeling. This requires spatial information on emissions but national inventories typical only provide emissions on the national scale. We present 0.1° x 0.1° resolution gridded inventories that spatially represent the national emissions reported to the UNFCCC. This includes a global gridded inventory of methane emissions from oil, gas, and coal exploitation and national gridded inventories of anthropogenic methane emissions from Canada and Mexico. For the global inventory an array of databases is used to spatially allocate national emissions to infrastructure including wells, pipelines, oil refineries, gas processing plants, gas compressor stations, gas storage facilities, and coal mines. The national inventories are constructed in collaboration with national agencies to ensure agreement with policy-relevant national inventories. Spatial allocation is done using an ensemble of national datasets for methane-emitting activities resolving individual municipalities and point sources for both countries. For Mexico, we identify 16 hotspots on the 0.1° x 0.1° grid with individual emissions higher than 20 Gg a-1 (2.3 tons h-1) including large landfills, offshore oil Thesis advisor: Professor Daniel Jacob Tia Scarpelli iv production, coal mines in northern Mexico, a gas processing complex, and a cattle processing facility. We find that emissions in Canada are more widely distributed, with only 8 hotspots emitting more than 1 ton h-1 on the 0.1º x 0.1º grid. We use the detailed emissions information and geospatial data embedded in the bottom-up inventories to interpret the results from inversions of atmospheric observations. Our interpretation of differences between top-down and bottom-up estimates can be used to improve understanding of national 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».