Французские ученые описали оптимальный выбор спутниковых изображений XCO2 для мониторинга выбросов CO2 в городах

Дайджест исследований

В настоящее время растет интерес к оценке городских выбросов CO2 по космическим снимкам средней мольной доли CO2 в сухом воздухе (XCO2). Методы оценки выбросов были широко опробованы и применены к реальным или синтетическим изображениям. Однако до сих пор не существует объективных критериев для отбора изображений, которые стоит обрабатывать. В данном исследовании анализируется эффективность автоматизированного метода оценки городских выбросов в зависимости от выбранного города и атмосферных условий. В нем используются эксперименты с искусственными данными и 9920 спутниковых изображений XCO2 над 31 крупнейшим городом мира, полученных с помощью глобальной адаптивно-сетчатой модели «океан-земля-атмосфера» (OLAM), увеличенной с высоким разрешением над этими городами. Мы используем метод обучения на основе дерева решений, примененный к этому ансамблю синтетических изображений, чтобы определить критерии, основанные на этих выбросах и атмосферных условиях, для выбора подходящих спутниковых изображений. Мы показываем, что наш автоматизированный метод оценки выбросов, основанный на гауссовой модели шлейфа, позволяет получить оценки для 92% синтетических изображений. Наш метод обучения определяет два критерия - пространственную изменчивость направления ветра и бюджет выбросов целевого города, - которые отличают изображения, обработка которых дает разумные оценки выбросов, от тех, обработка которых дает большие ошибки. Изображения, соответствующие низкой пространственной изменчивости направления ветра (менее 12°) и высоким городским выбросам (более 2,1 ктCO2 ч-1), составляют 47% изображений, и их обработка дает относительные ошибки в оценках выбросов с медианным значением -7% и межквартильным интервалом (IQR) 56%. Изображения, соответствующие высокой пространственной изменчивости направления ветра или низким городским выбросам, составляют 53 % наших изображений, и их обработка дает относительные ошибки в оценках выбросов с медианным значением -3 % и IQR 99 %. Несмотря на столь эффективную фильтрацию, точность оценок, соответствующих первой группе изображений, сильно варьируется от города к городу.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques.