Тестирование девяти различных спутниковых систем обнаружения метана

Эван Д. Шервин, Сахар Х. Эль-Аббади, Филиппина М. Бурдо, Чжан Чжан, Чжэньлин Чен, Джеффри С. Резерфорд, Юаньлей Чен и Адам Р. Брандт

Спутниковое дистанционное зондирование позволяет обнаруживать крупные точечные источники метана, вызывающего потепление климата, и смягчать их воздействие. Эти спутники окажут наибольшее влияние, если заинтересованные стороны трезво оценят свои возможности. Мы провели одиночное слепое тестирование девяти спутников, обнаруживающих метан на трех континентах и в пяти странах, включая коммерческие и правительственные спутники. За 2 месяца мы провели 82 контролируемых выброса метана во время спутниковых пролетов. Шесть команд проанализировали полученные данные и составили 134 оценки выбросов метана. Из них 80 (58 %) были идентифицированы правильно, при этом 46 истинно положительных обнаружений (34 %) и 34 истинно отрицательных не были обнаружены (25 %). Было зафиксировано 41 ложноотрицательное срабатывание, в результате которого команды не заметили истинного выброса, и 0 ложноположительных срабатываний, в результате которых команды ошибочно заявили о наличии метана. Все восемь спутников, получивших ненулевую эмиссию, обнаружили метан по крайней мере один раз, включая первую слепую оценку систем EnMAP, Gaofen 5 и Ziyuan 1. В процентном выражении погрешность количественной оценки по всем спутникам и командам аналогична системам дистанционного зондирования метана авиационного базирования: 55 % средних оценок находятся в пределах ±50 % от измеренного значения. Несмотря на то, что команды правильно определили выбросы всего лишь в 0,03 метрических тонны метана в час, неясно, соответствует ли эффективность обнаружения в этом тесте реальным полевым показателям. Полные поисковые поля, представленные всеми группами, свидетельствуют о том, что в некоторых случаях может быть трудно отличить истинные выбросы от фоновых артефактов без известного местоположения источника. Облачные помехи значительны и, по-видимому, различаются у разных групп и спутников. Эта работа подтверждает основную эффективность протестированных спутниковых систем в обнаружении и количественном определении метана, предоставляя дополнительную информацию о пределах обнаружения и обосновывая экспериментальный план для будущих кампаний по тестированию контролируемых выбросов метана, ориентированных на спутники.

Шервин Э. Д., Эль-Аббади С. Х., Бурдо П. М., Чжан З., Чен З., Резерфорд Дж. С., Чен Ю. и Брандт А. Р.: Одиночное слепое тестирование девяти спутниковых систем обнаружения метана с трех континентов, Atmos. Измерения. Технология, 17, 765-782, https://doi.org/10.5194/amt-17-765-2024, 2024.

1 Вступление

Спутниковые системы дистанционного зондирования продолжают обнаруживать крупные точечные выбросы метана, вызывающие потепление климата, по всему миру (Lauvaux et al., 2022; Иракулис-Лойтшате и др., 2022a, b; Пандей и др., 2019; Варон и др., 2018, 2019, 2021; Санчес- Гарсия и др., 2022). Такие системы позволяют заинтересованным сторонам в промышленности и правительстве принимать корректирующие меры как для уменьшения воздействия отдельных источников, так и для обоснования оценок общего объема выбросов метана, особенно в нефтяных и газовых системах, где были обнаружены многие из крупнейших источников (Lauvaux et al., 2022; Irakulis-Loitxate et al., 2022a; Пандей и др., 2019; Варон и др., 2018; Иракулис-Лойтшате и др., 2022b; Варон и др., 2021, 2019; Кусворт и др., 2022; Дурен и др., 2019; Чен и др., 2022; Шервин и др., 2024; Санчес-Гарсия и др., 2022).

В настоящее время на орбите находится значительное количество спутников точечного зондирования метана, включая специально разработанные и перепрофилированные приборы (Джейкоб и др., 2022). В ближайшие годы это число существенно возрастет (Джейкоб и др., 2022).

Эти спутники окажут наибольшее положительное воздействие на окружающую среду, если их результаты получат широкое признание у широкого круга заинтересованных сторон по всему миру. Однократное слепое контролируемое тестирование выбросов метана, при котором команды оценивают выбросы метана из одного или нескольких измеряемых источников, не зная истинного уровня, является важным и широко используемым методом независимого определения возможностей системы обнаружения метана (Sherwin et al., 2021, 2023; Bell et al., 2020, 2022, 2023; Равикумар и др., 2019; Резерфорд и др., 2023).

В ходе первого такого слепого испытания спутниковых систем Sherwin и соавторы (2023) протестировали пять спутников: коммерческие системы GHGSat-C и WorldView-3 и поддерживаемые правительством системы PRISMA, LandSat 8 и Sentinel-2. В ходе этого исследования пять команд проанализировали данные с различных подмножеств этих спутников. Это испытание продемонстрировало, что для всей системы из этих пяти спутников этот подход может быть использован для обнаружения выбросов в диапазоне от 0,20 [95% доверительный интервал = 0,19, 0,21] метрических тонн метана в час (далее − th-1) для наиболее чувствительных систем до 7,2 [6,8, 7,6] t н−1. Относительная погрешность количественной оценки была сопоставима с показателями систем обнаружения метана, базирующихся на самолетах, хотя и со значительно большими пределами обнаружения (Sherwin et al., 2023). Размер выборки был небольшим, поскольку некоторые спутники проводили только одно измерение, что ограничивало возможность обобщения результатов без получения дополнительных данных.

Кроме того, после предыдущего испытания, завершившегося в 2021 году, было запущено несколько спутников для обнаружения метана, в том числе немецкая система EnMAP, китайский усовершенствованный гиперспектральный космический аппарат Gaofen 5 серии 02 (GF5) и усовершенствованный гиперспектральный аппарат Ziyuan 1 серии 02E (EnMAP, 2023; Синьхуа, 2022; Сонг и др., 2022). Хотя эти спутники изначально не были предназначены для обнаружения метана, ученые использовали аналогичные системы для обнаружения значительных точечных источников метана в нефтяной и газовой инфраструктуре (Irakulis-Loitxate et al., 2021).

В этой работе проводится одиночное слепое тестирование девяти различных спутниковых систем, основное внимание уделяется эффективности обнаружения и количественной оценки выбросов в диапазоне от 0,03 до 1,6 т ч−1. Кроме того, мы предпринимаем шаги для оценки обобщаемости наших результатов с помощью очень прозрачного экспериментального проекта, в рамках которого все команды представляют полные результаты поиска метана на месте выброса. Этот подход дает представление о том, какие из выявленных выбросов метана однозначно обнаруживаются и какие из них было бы трудно отличить от артефактов, если бы местоположение источника не было известно.

2 Материалы и методы

В период с 10 октября по 30 ноября 2022 года мы использовали экспериментальный проект с одиночным слепым контролем выбросов метана в стационарных условиях для оценки систем обнаружения метана из точечных источников. Участвующие команды были осведомлены о существовании, сроках и точных координатах места проведения испытаний. В ходе данного наблюдения команды не были проинформированы о том, произойдет ли выброс газа или о размере выбросов. Команды были проинформированы о приблизительной верхней границе в 1,5 т ч−1. Командам не была предоставлена точная конфигурация оборудования Стэнфорда на земле, хотя в некоторых случаях крупногабаритное оборудование могло быть видно из космоса.

Отмеренные контролируемые объемы выпуска, включая выпуски с нулевым объемом, были сохранены командой Стэнфорда и не передавались командам до тех пор, пока все участники не представили все оценки по всем этапам тестирования. Аналитики оценили наличие и масштабы выбросов метана для каждого объекта, используя подход к отчетности в соответствии с протоколом опережающего развития систем обнаружения выбросов (ADED) для авиационных и спутниковых систем (Zimmerle, 2022). Дополнительная информация представлена в дополнении (раздел Ii). S1.1).

Мы осуществляли выбросы во время пролетов девяти спутниковых группировок: коммерческих спутников GHGSat-C (GSC) Канады и американского WorldView-3 (WV3), а также спутников, финансируемых государством, включая немецкую программу экологического картографирования и анализа (EnMAP), китайский Gaofen 5 (GF5), Ziyuan 1 (ZY1) и Huanjing 2 (HJ2), итальянский предшественник IperSpettrale della Mission Applicativa (PRISMA), американские спутники LandSat (LS) 8 и 9 и общеевропейский спутник Sentinel-2 (ESA, 2022a, b; Jervis et al., 2021; OHBI, 2022; EnMAP, 2023; Liu и др., 2019; USGS, 2022; Song и др., 2022; Чжонг и др., 2021). За исключением группировки спутников GHGSat-C, ни один из этих спутников не был специально разработан для обнаружения метана, но их данные были использованы для этой цели. Аналитические группы сначала попытались оценить объемы выбросов, используя доступные данные со спутников и результаты повторного анализа ветра. В некоторых случаях несколько команд оценивали одно и то же наблюдение с помощью одного прибора, что давало возможность эмпирически оценить изменчивость из-за алгоритмов количественной оценки источников, которые участвующие команды не обязаны были публиковать. См. Дополнение (раздел Ii). S3) для получения подробной информации о своих алгоритмах, которой каждая команда решила поделиться.

Диапазон чувствительности этих спутников варьируется от высокой с узкой полосой до низкой с большой полосой, как показано в таблице 1. Время повторного включения также не зависит от чувствительности прибора. Системы Sentinel-2 и LandSat 8/9 имеют расчетные пределы обнаружения примерно в 1-5 тлч−1 (Gorroño et al., 2023), но каждый спутник в этих группировках снимает большую часть суши в мире каждые 10-16 дней с радиусом действия 185-290 км (USGS, 2022; ESA, 2021a).. GHGSat, EnMAP, GF5, PRISMA, WorldView-3 и ZY1 представляют собой целевые системы “наведи и снимай” с более высоким разрешением, но с более узкими полосами обзора в 12-60 км (ESA, 2022a, b; Jervis и др., 2021; OHBI, 2022; EnMAP, 2023; Liu и др., 2019; Сонг и др., 2022). Существующая общедоступная информация не уточняет, является ли HJ2 целевой или имеет глобальный охват, но его протяженность в 800 км позволяет предположить, что он способен обеспечить глобальный охват (Zhong et al., 2021). Размер пикселя также сильно варьируется в зависимости от спутника: у большинства протестированных спутников он составляет 20-30 м2 пикселей, в то время как у HJ2 - 6 км2 пикселей, а у WorldView-3 - 3,7 м2 пикселей с высокой чувствительностью. Спектральное разрешение также варьируется у всех протестированных спутников: от 0,3 нм для GHGSat-C до 200 нм для Sentinel-2 и LandSat 8/9 (Jacob et al., 2022), как описано далее в Дополнении (раздел S2). См. Дополнение (раздел Ii). S2) для дополнительного обсуждения возможностей каждой спутниковой системы.

a) Три из спутников GHGSat-C были запущены после завершения испытаний. b) WorldView-3 требует 4,5-дневного цикла повторения для достижения наилучшего разрешения в пределах 20° от надира. c) EnMAP требует 27-дневного цикла повторения для достижения наилучшего разрешения в пределах 30° от надира (Jacob et al., 2022). d) Время повторного посещения GF5, ZY1 и HJ2 определено, по крайней мере частично, из графиков движения по маршрутам, представленным NJU.

Это испытание не включает систему TROPOMI на спутнике Sentinel-5P, которая имеет предел обнаружения, намного превышающий максимальный уровень устройства сброса, использованного в этом исследовании (ESA, 2021b). Мы запросили информацию о запуске спутника для исследования источников минеральной пыли на поверхности Земли (EMIT), запущенного Национальным управлением США по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА) в июле 2022 года (Wang and Lee, 2022), но система не была доступна для участия в этом тестировании.

В число участвующих аналитических групп входят частные компании GHGSat (GHGSat, 2022), Кайррос (Kayrros, 2022), Maxar (Scott, 2022) и Orbio Earth (Orbio, 2023), а также группа исследователей из Политехнического университета Валенсии (Luis), занимающаяся дистанционным зондированием земли и атмосферы (LARS). Гуантер, Хавьер Роджер Хуан и Хавьер Горроньо Виньегла (Irakulis-Loitxate и др., 2022a, b, 2021; Guanter и др., 2021)) и Нанкинский университет (Фэй Ли, Хуэйлинь Чен и Юнгуанг Чжан (Jia и др., 2022)). Каждая аналитическая группа имела возможность представить оценки по всем протестированным спутникам, за исключением спутников GHGSat-C, к которым GHGSat имел единственный доступ. См. Дополнение (раздел Ii). S3) для описания каждой команды и ее членов, а также списка приглашенных команд, которые отказались от участия.

2.1 Материалы
В течение всего периода тестирования наше экспериментальное оборудование находилось недалеко от Каса-Гранде, штат Аризона, к югу от Финикса, штат Аризона, в Соединенных Штатах, а пакеты релизов располагались по адресу [32.8218205∘, -111.7857730∘].

Источником метана служили два вагончика со сжатым природным газом, показанные на рис. 1, которые проходили через устройство для регулирования давления и повторного нагрева. Затем газ подавался в прицеп для дозирования и выпуска по транспортировочному шлангу длиной 7,62 см (3 дюйма) при давлении на выходе примерно 150-200 фунтов на квадратный дюйм (1,03–1,37 Мпа), проходя через один из трех возможных кориолисовых счетчиков, а затем выпускался через одну из двух труб на высоте выпуска 7,3 или более футов. 3,0 м над уровнем земли (Эль-Аббади и др., 2023), как показано в приложении (рис. S1). Эта испытательная установка приблизительно имитирует незажженный факел или вентиляционное отверстие резервуара на месте добычи нефти и газа или другом объекте.

Этот эксперимент был разработан таким образом, чтобы обеспечить почти оптимальные условия для спутников, регистрирующих метан. В дополнение к пустынному ландшафту, на площадке было установлено оборудование, необходимое только для проведения контролируемых выбросов метана и тестирования набора технологий, позволяющих определять уровень метана. В результате получается значительно менее сложное сооружение, чем на многих нефтегазовых объектах, которые часто содержат множество элементов инфраструктуры, таких как устья скважин, резервуары, факельные установки и сепараторы на производственных площадках, а также целые здания со сложным оборудованием и трубопроводами на компрессорных станциях и газоперерабатывающих заводах. Более сложные ландшафты могут усложнить дистанционное зондирование метана. Будущая работа со сценами, которые более точно имитируют промышленные объекты, поможет определить связанные с этим различия в эффективности технологий, если таковые имеются.

Достижимые значения расхода для трех кориолисовых счетчиков, установленных в трубах разного диаметра, составляли 2-30, 30-300 и 300-2000 кг/ч для природного газа. Более подробную информацию см. в El Abbadi et al. (2023).

2.2 Безопасность

Изготовлением, эксплуатацией и транспортировкой газового оборудования занимался персонал, связанный с Rawhide Leasing, подрядчиком по газовым услугам. Персонал Стэнфорда участвовал в монтаже некоторого оборудования, но не пользовался оборудованием для выпуска природного газа и не проходил через наше 100-футовое (30,5 м) ограждение по периметру безопасности во время активных выпусков. Исследовательское рабочее место, с которого стэнфордские исследователи координировали получение данных и связанные с этим полевые операции, находилось на расстоянии около 60 метров от любого оборудования, через которое проходил природный газ.

Кроме того, исследователи из Стэнфорда периодически отслеживали рассеивание дыма в режиме реального времени с помощью инфракрасной камеры GasFinder 320 (FLIR) и постоянно обращали внимание на обонятельные сигналы, исходящие от газа, который был ароматизирован. Инфракрасная камера четко показала, что шлейф рассеялся задолго до того, как достиг персонала на объекте. Конструкция оборудования способствовала обеспечению искробезопасности, поскольку источник выбросов находился высоко над землей, и газ часто выходил с высокой вертикальной скоростью, особенно при больших объемах выбросов, что ускоряло естественное выделение метана. Когда исследователи из Стэнфорда обнаружили запах газа во время тестирования, они тщательно проверили инфракрасную съемку шлейфа и/или атмосферного ветра, чтобы обеспечить безопасность всего персонала на объекте.

2.3 Регистрация данных

Исследователи из Стэнфорда собирали логи данных непосредственно с кориолисовых расходомеров газа, учитывая небольшие смещения временных меток, как описано в El Abbadi и соавт. (2023).

2.4 Процедуры получения данных

Все трансляции, совпадающие с сателлитными, начинались как минимум за 15 минут до запланированного времени прохождения спутника, предоставленного участвующим командам.

Персонал Стэнфорда устанавливает все уровни сброса удаленно, используя управляющее программное обеспечение с поддержкой Wi-Fi, установленное на портативном компьютере. Для сбросов, проводимых 20 октября или ранее, персонал Стэнфорда устанавливает желаемый расход, а автоматизированная система управления регулирует клапаны в режиме реального времени для достижения требуемой скорости. После того, как стало ясно, что такой подход приводит к ненужной изменчивости расхода, начиная с 21 октября были проведены сбросы давления путем установки соответствующего клапана на желаемый уровень открытости, что улучшило стабильность потока и в то же время несколько снизило способность системы регулировать определенную скорость сброса, хотя эта система по-прежнему представляет собой значительное улучшение по сравнению с предыдущего ручного подхода, использованного в работе Sherwin et al. (2023). Поток может колебаться во время сброса из-за изменений давления, температуры и простого турбулентного течения в системе. Все выполненные сбросы, за исключением четырех, имели изменчивость расхода с 5-минутным 95 % доверительным интервалом в пределах ±10 % от среднего расхода. 15 ноября запуск спутника GF5 был перенесен без уведомления команды из Стэнфорда на время, которое составило 1 минуту после завершения запуска другого спутника, что привело к изменчивости потока в пределах ±20% от среднего значения за 5 минут. Три дополнительных выброса превысили 95%-ный доверительный интервал вариабельности потока за 5 минут, равный ±10%: выброс GHGSat-C overpass 11 октября (в котором прибор не был задействован), выброс WorldView−3 от 17 октября, равный 0,042 [0,034, 0,050] th-1, и выброс PRISMA от 30 ноября составляет 0,98 [0,87, 1,08] т ч−1.

Были изучены помехи от других источников, и было установлено, что они минимальны. В ходе эксперимента мы протестировали системы воздушного обнаружения метана Carbon Mapper, GHGSat AV, Kairos Aerospace, MethaneAIR и Scientific Aviation (Эль-Аббади и др., 2023), которые являются более чувствительными, чем любой из протестированных спутников. Эти летательные аппараты, которые также обследовали близлежащую местность в процессе получения данных, не обнаружили никаких заметных источников метана за пределами нашего испытательного полигона. Это убедительно свидетельствует о том, что в ходе нашего испытания не было помех от значительных источников метана. Единственным свидетельством незначительного возможного вмешательства со стороны свалок является данные Scientific Aviation, чья высокочувствительная технология измерений на месте выявила незначительное и рассеянное повышение концентрации метана на близлежащей свалке, что потенциально повлияло только на один из трех дней испытаний и только на одно из семи измерений, проведенных в этот день (El Abbadi et al., 2023).

2.5 Неопределенность расхода

Источники неопределенности в измеренных расходах метана включают изменчивость фактических расходов природного газа (представленных в виде стандартного отклонения измеренного расхода природного газа за 5-минутный период), погрешность расчетного счетчика и неопределенность в составе газа, который может варьироваться даже у постоянного поставщика. Мы использовали высокоточные кориолисовы измерители, погрешность которых, по оценкам производителя, составляет 0,25 % от значений расхода, использованных в данном исследовании (El Abbadi et al., 2023). Состав природного газа, использованного при этих выбросах, по данным измерительных станций на транспортном трубопроводе, по которому подавался газ, использованный в этом испытании, составлял от 93,6 % [93,3 %, 93,9 %] до 95,4 % [94,7 %, 96,1 %] метана, как описано далее в Дополнении (раздел Ii). S1.2) и в справочных материалах (El Abbadi и др., 2023). Мы включаем эти источники ошибок в наши измеряемые значения, используя код, указанный в инструкции “Доступность кода и данных”. См. El Abbadi и др. (2023) для дальнейшего обсуждения источников погрешности измерения и нашего метода определения погрешности расхода, а также подробных данных о составе газа.

Следуя Шервину и др. (2023), мы используем 5-минутный период усреднения для расчета изменчивости потока. Это основано на том факте, что шлейф, движущийся с относительно низкой средней скоростью ветра, равной 2 м с−1, что является минимальной наблюдаемой средней скоростью ветра за 5 минут для любого достоверного спутникового измерения, преодолел бы 600 м за 5 минут (300 с). На таком расстоянии большая часть первоначально выброшенного метана, вероятно, рассеялась до фоновых концентраций, при этом основная часть увеличения содержания метана, обнаруженного спутником, остается ближе к месту выброса.

2.6 Схема эксперимента

В этом одиночном слепом полевом исследовании использовался двухэтапный экспериментальный план, разработанный по образцу Sherwin et al. (2023). Этот подход направлен на то, чтобы отделить влияние неопределенности скорости ветра от других источников неопределенности количественного определения метана, например, из-за различий в алгоритмах.

Персонал Стэнфорда выпустил определенное количество метана с испытательной площадки с помощью процедур, описанных выше и в справочных материалах (El Abbadi et al., 2023). Наземная команда Стэнфорда и персонал по контракту, обслуживающий оборудование, не предоставили участвующим командам никакой информации относительно измеренных скоростей потока или направления ветра. Участвующие команды были осведомлены о точных координатах места проведения испытаний, но не были проинформированы о точной конфигурации наземного оборудования на испытательном полигоне. Командам был предоставлен приблизительный диапазон возможных общих скоростей потока − от менее 0,01 до примерно 1,5 т/ч-1. Чтобы облегчить эффективное управление правительственными спутниками, LARS и NJU были заранее проинформированы о том, что выходы в выходные дни в ноябре будут отменены, и все подобные даты были исключены из одиночного слепого анализа для этих команд. Кроме того, участвующие команды не были проинформированы о деталях оборудования и его конфигурации, а также о диаметре используемых труб и шлангов, хотя команды были проинформированы о том, что в ходе испытания в качестве источника метана будет использоваться сжатый природный газ.

После того, как каждая команда представила окончательные оценки на этапе 1, основанные на вышеуказанной информации, мы приступили к оценке на этапе 2. На этапе 2 Стэнфорд предоставил данные о скорости и направлении ветра на высоте 10 м, полученные с помощью нашего ультразвукового анемометра, установленного на месте (показано на рис. 1) с разрешением 1 с, и командам было разрешено повторно оценить выбросы, основываясь на измеренных условиях приземного ветра, а не на результатах повторного анализа, как на этапе 1. Все команды представили оценки на этапе 1 и этапе 2 с указанием соответствующих сроков, описанных в Дополнении (Раздел Ii). S2.10). Обратите внимание, что время получения результатов в этом исследовании может не соответствовать коммерческим или полевым показателям.

3 Все протестированные спутники обнаружили метан

Из восьми спутников, которые показали ненулевые выбросы метана, по крайней мере, одна аналитическая группа правильно обнаружила метан. Одиночное измерение HJ2 с использованием спутника HJ2B было перенесено без предварительного уведомления на время, когда в Стэнфорде не было выбросов метана.

В общей сложности девять протестированных спутников провели 82 обхода. Шесть аналитических групп проанализировали данные от одного до восьми спутников каждая, в результате чего было получено в общей сложности 492 потенциальных оценки. Стэнфорд отфильтровал многие из этих оценок из анализа до того, как команды представили результаты, по разным причинам (например, из-за сбоя в системе релизов или предварительного уведомления команд, задающих задачи правительственным спутникам, о том, что в ноябре релизов на выходные не будет). Кроме того, большинство команд предпочли представить оценки только для части всех доступных спутников. См. Дополнение (раздел Ii). S1.3) для дальнейшего обсуждения критериев исключения данных.

Из 139 оценок, не отфильтрованных Стэнфордом, в пяти случаях (3,6 % от общего числа) команды отфильтровывали оценки, используя внутренние критерии контроля качества, связанные с облачным покровом, обрезкой изображений или другими факторами, которые могли повлиять на возможность получения достоверной оценки содержания метана. Спутник GHGSat отфильтровал три выборки со спутника GHGSat-C из-за облачности (см. рис. 8 и дополнение, раздел S4, для получения изображений неба и дальнейшего обсуждения облаков). LARS отфильтровал две выборки WorldView-3 из-за облачности (22 ноября) и неустойчивого ветра, а также возможного влияния антропогенных особенностей поверхности (10 октября). В результате в общей сложности 134 оценки включали достоверные оценки обнаружения метана.

Из этих 134 оценок 80 (58 %) были идентифицированы как истинно положительные или истинно отрицательные, что правильно определило наличие или отсутствие метана, как показано на рис. 2. Истинно положительные результаты составляют 46 (34 %) от общего числа оценок с достоверными оценками обнаружения, а истинно отрицательные - 34 (25 %). Обратите внимание, что для Sentinel-2 мы считаем, что необнаружение выброса 0,005 т h-1 28 ноября является истинным отрицательным показателем, поскольку это значение более чем на 2 порядка ниже существующих оценок порога обнаружения этой системы (Gorroño et al., 2023; Sherwin et al., 2023).

Из 41 ложноотрицательного сигнала (30 %) большинство (25) приходится на малочувствительные системы Sentinel-2 и LandSat 8/9. Количество ложноотрицательных сигналов в разных группах существенно различается. Например, Orbio Earth правильно классифицировала все допустимые выбросы Sentinel-2. GHGSat пропустил только один выброс Sentinel-2, а NJU не обнаружил ни одного. Это подчеркивает тот факт, что анализ идентичных спектральных данных может привести к совершенно разным результатам. Как и в исследовании Sherwin et al. (2023), ложных срабатываний, определяемых как неверные сообщения о присутствии метана, не было.

В нескольких случаях спутник не был запущен во время эстакады, для которой команда Стэнфорда проводила запуск, либо из-за технических неполадок, проблем с расписанием, либо из-за недопонимания между командой Стэнфорда и оператором. Это произошло для пяти эстакад GHGSat и двух эстакад PRISMA, в результате чего участвующие команды получили в общей сложности 13 оценок, не связанных с заданиями, для этих двух спутников, что составляет 9 % от всех оценок, не отфильтрованных Стэнфордом.

3.1 Первые одиночные слепые обнаружения с трех спутников

Эта работа включает в себя первое в истории одиночное слепое тестирование китайских спутников Ziyuan 1 (ZY1), Gaofen 5 (GF5) и Huanjing 2B (HJ2B), а также европейского спутника EnMAP. В предыдущих исследованиях использовалось подмножество этих спутников для обнаружения и количественной оценки выбросов от точечных источников с предполагаемыми величинами всего 0,5 тлч−1, но наземная проверка достоверности не проводилась (Irakulis-Loitxate et al., 2021). Роджер и др. (2023) сравнивают результаты поиска по EnMAP со спутником PRISMA, прошедшим слепую проверку, в качестве эталона и находят многообещающие результаты, в том числе для выбросов в море в объеме 1 т ч−1 или более.

На рисунке 3 показаны замаскированные изображения метанового шлейфа, полученные с помощью ZY1, GF5 и EnMAP, на фоне стандартного оптического спутникового изображения для выбросов с плотностью примерно 1 т*ч−1. Маскирование относится к процессу пространственного выделения выбросов метана из фонового шума. Приобретение HJ2B было перенесено без предварительного уведомления команды Стэнфорда на время, на которое не было произведено никаких выбросов, что все команды, анализирующие данные HJ2B, правильно определили как отсутствие выбросов. Мы представляем снимки, сделанные всеми группами, анализирующими спутниковые данные этих измерений, включая LARS, Kayrros, NJU и Maxar. Смотрите дополнение (раздел Ii). S4) для получения замаскированных и немаскированных изображений шлейфа для всех спутников и групп.

Обратите внимание, что, как было отмечено в работе Sherwin et al. (2023), команды, анализирующие одни и те же спектральные данные, могут создавать маски метановых шлейфов совершенно разной формы. Каждая строка представляет отдельный спутник, в то время как в каждом столбце приведены оценки, полученные от разных команд. Например, в первой строке приведены результаты спутниковых измерений EnMAP, проведенных 16 ноября, для которых четыре команды представили свои оценки. Три из четырех команд обнаружили излучение. На Ларсе, Кайросе и Максаре видны замаскированные шлейфы, движущиеся примерно в одном направлении, но шлейфы Кайроса и Максара довольно плотно прилегают друг к другу, в то время как шлейф ЛАРСА меньше и содержит разрозненные или слабо связанные скопления предполагаемого увеличения содержания метана. В целом, шлейфы от LARS более консервативны и не так тесно связаны пространственно, как другие команды. Однако все количественные оценки, полученные от LARS, Kayrros и Maxar, имеют перекрывающиеся доверительные интервалы, что свидетельствует о том, что результаты этих трех групп статистически не различимы (NJU не обнаружил этого выброса EnMAP). Даже в случаях с большими средними различиями, например, в оценках от 26 октября для ZY1, которые варьируются от 1,6 [1,2, 2,0] th−1 для LARS до 0,7 [0,6, 0,9] th−1 для NJU, 95% доверительные интервалы перекрываются. Эти результаты свидетельствуют о том, что многие факторы влияют на эффективность количественной оценки, даже при работе с идентичными спектральными данными, но большая неопределенность затрудняет выявление этих различий. Дальнейший анализ этих алгоритмических различий выходит за рамки данной работы, поскольку команды не просили предоставлять подробные сведения об алгоритмах, которые часто являются частными. Дальнейшие эксперименты могут позволить проанализировать общие тенденции в преимуществах одного алгоритма перед другим, но количество точек данных порядка 100 в данном случае недостаточно для вынесения таких суждений.

Скорость и направление ветра могут существенно изменяться даже в течение 5-минутных периодов времени, имеющих отношение к количественному определению метана, как показано на вставке "Розы ветров" на самой левой панели для каждого спутника на рис. 3. Эта изменчивость, несомненно, влияет на формирование шлейфа, поскольку выбросы сопровождаются более устойчивыми направлениями ветра и более высокой скоростью, например, показанными здесь измерениями EnMAP и ZY1 (средняя скорость ветра составляет 5,4 [3,7, 7,2] м с−1 и 2,3 [1,0, 3,7] м с−1 при стандартном круговом направлении ветра отклонение 16 и 11∘ соответственно), что приводит к более узким шлейфам. Выделенное измерение GF5 показывает более медленный и изменчивый ветер и более широкий шлейф во всех трех измерениях (2,1 [0,3; 4,0] м с−1, с круговым стандартным отклонением направления ветра 18◦).

3.2 Надежная общая эффективность количественной оценки

Выбросы в этом исследовании охватывали широкий диапазон уровней выбросов от 0,0332 [0,0328, 0,0336] т ч−1, что аналогично выбросу жидкостей среднего размера на месте добычи нефти и газа (Bell et al., 2017), до 1,48 [1,43, 1,52] т/ч-1, аналогичный неосвещенной вспышке среднего размера (Cusworth et al., 2021). Для всех обнаруженных выбросов средние оценки для всех комбинаций спутник–команда составляют от -56 % до 456 % от измеренного значения (рис. 4; см. также дополнение, раздел В). S5), при этом 55 % ненулевых оценок находятся в пределах ±50 % от измеренного значения. Без учета оценок Maxar, которые после представления результатов обнаружили, что их оценки, вероятно, были завышены в 2,3 раза из-за неправильной интерпретации устаревшей библиотеки спектрального поглощения, эта доля возрастает до 63 % (Hayden and Christy, 2023). Однако линия наилучшего соответствия по всем спутниковым измерениям, любое

из которых может иметь существенную погрешность количественной оценки, в значительной степени является несмещенной, с наклоном, близким к идеальному значению 1 (что означало бы идеальное соответствие в среднем).

С точки зрения процентной погрешности количественной оценки, эта общая производительность приближается к показателям спутников и команд, протестированных в работе Sherwin et al. (2023), в которой 75% оценок оказались в пределах ±50 % от измеренного значения, демонстрируя относительную погрешность, аналогичную той, которая наблюдается в авиационных технологиях дистанционного зондирования метана (хотя минимальные пределы обнаружения на 1-3 порядка больше) (Sherwin et al., 2023; El Abbadi et al., 2023; Bell et al., 2022). Прямое сравнение с результатами, полученными в работе Sherwin et al. (2023) осложняется тем фактом, что выбросы в этом исследовании были сосредоточены на меньших объемах, с максимумом примерно в 1,5 т ч−1 вместо 7,2 т ч−1. Технологии дистанционного зондирования метана на базе самолетов, протестированные в Эль-Аббади и др. как правило, показатели количественной оценки в процентном выражении несколько лучше: 68-80 % оценок Carbon Mapper, GHGSat, Kairos Aerospace и MethaneAIR находятся в пределах ±50 % от измеренного значения (El Abbadi et al., 2023), что является существенным улучшением по сравнению с предыдущими тестами тех же технологий (Sherwin и др., 2021; Резерфорд и др., 2023). В каждом из этих случаев наиболее подходящие линии имеют наклон, аналогичный соотношению 1:1.

Смотрите дополнение (раздел S4) для получения сводной статистики ошибок по спутникам и команде. Полосы погрешностей в измеренных значениях вдоль оси x, как правило, слишком малы, чтобы их можно было увидеть, за заметным исключением измерения GF5, которое было перенесено без предварительного уведомления на время, которое составило 1 минуту после завершения измерений для другого спутника.

На втором этапе тестирования команды получили обновленные результаты, используя данные о ветре высотой 10 м, полученные с помощью трехмерного ультразвукового анемометра на месте, хотя они по-прежнему не учитывали объем выбросов. Применяя обычный линейный метод наименьших квадратов ко всем количественным показателям выбросов с нулевым коэффициентом пересечения, мы видим незначительное увеличение крутизны, увеличивающейся с 1,139 [0,832, 1,446] на этапе 1 до 1,248 [1,037, 1,459] на этапе 2 (рис. 4).

Интерпретация этих результатов осложняется тем фактом, что команда Maxar после представления слепых результатов обнаружила, что спектральная библиотека, лежащая в основе их оценок, содержала ошибку, которая, вероятно, искусственно завышала их оценки в 2,3 раза, как подробно описано в техническом документе, подготовленном сотрудниками Maxar (Хейден и Кристи, 2023). Это согласуется с таблицей паритета для конкретного Maxar, приведенной в Приложении (раздел Ii). S4) наряду с другими результатами, полученными с помощью спутников и для конкретной команды, которые показывают линию наилучшего соответствия регрессии, равную 2,334 [1,030, 3,638], и нецентрированный R2, равный 0,96, что указывает на близкое линейное соответствие. Исключая результаты Maxar (как указано в Дополнении, раздел Ii). S4.2), наклон 1-го этапа для всех остальных команд падает до 0,897 [0,716, 1,078], а наклон 2-го этапа составляет 1,010 [0,841, 1,180], что является почти идеальным средним соответствием измеренным значениям. Эти уклоны на 21 % и 19 % ниже соответствующих оценок, в которые были включены значения Maxar.

Обратите внимание, что количественные оценки LARS WorldView-3 исключены из основного анализа, поскольку оценки на этапе 1 были представлены после того, как данные о ветре были переданы члену команды LARS, не участвовавшему в анализе данных WorldView-3, в то время как соответствующие оценки на этапе 2 были представлены после того, как объемы выбросов не были определены. Хотя команда Стэнфорда считает, что все количественные оценки LARS для WorldView-3 были представлены без использования открытых данных, мы должны исключить их из основного анализа. Это не влияет на достоверность оценок обнаружения, поскольку при их первоначальной отправке не учитывались только измерения ветра. Результаты количественной оценки LARS WorldView-3 приведены в дополнении (раздел S4).

После учета результатов измерений ветра на месте, нецентрированный R2 увеличивается с 0,585 до 0,772, что значительно улучшает точность подгонки. Без учета результатов Maxar, эти значения увеличиваются до 0,768 и 0,826 соответственно. Представленная здесь линейная подгонка рассматривает все оцененные показатели выбросов от всей команды как независимые точки данных. Обратите внимание, что нецентрированные значения R2 из такой линейной подгонки с нулевым пересечением интерпретируются иначе, чем значения R2 из регрессий с ненулевым пересечением, и их не следует сравнивать напрямую. См. Sherwin et al. (2023) и дополнение (Раздел Ii). S5) для дальнейшего объяснения причин использования обычного метода наименьших квадратов при нулевом пересечении. Это улучшенное среднее линейное соответствие с учетом ветра на месте не обязательно приводит к снижению погрешности для каждого отдельного спутника, как показано в Дополнении (раздел Ii). S4) вместе с дополнительными результатами регрессии.

Доверительные интервалы, представленные командами, кажутся несколько завышенными. Для оценки на этапе 1 измеренное значение находится в пределах предоставленного 95% доверительного интервала только в 70 % случаев, что несколько ниже ожидаемого значения в 95 % для идеально откалиброванных 95% доверительных интервалов. На этапе 2 эта доля снижается до 52%, хотя средняя погрешность увеличивается. Обратите внимание, что эти значения объединяют результаты, полученные с нескольких спутников и команд, и, таким образом, дают общее представление о производительности спутниковых систем обнаружения метана как класса технологий. Необходим дополнительное получение данных для подробной характеристики характеристик каждого отдельного спутника.

На рисунке 5 показаны результаты 1-го этапа, полученные полностью без учета результатов, те же исходные данные, что и на рисунке 4, для каждой отдельной команды. Линии паритета для каждой конкретной команды, как правило, приближаются к идеальному уровню 1:1, при этом Orbio Earth и NJU демонстрируют умеренные отклонения паритета с низким смещением, равные 0,74. Обратите внимание, что коэффициент четности Maxar, равный 2,3, почти точно соответствует коэффициенту 2,3, который, по их мнению, был введен в их систему из-за неправильной интерпретации устаревшей спектральной библиотеки (Hayden and Christy, 2023). Основная масса ложноотрицательных снимков была получена со спутников Sentinel-2 и LandSat 8/9 с относительно низким разрешением. Тем не менее, Orbio Earth успешно обнаружила все выбросы Sentinel-2, за исключением выброса с концентрацией ниже 0,010 т ч−1 (тестирование другой технологии), что намного ниже всех оценок предела обнаружения Sentinel-2 (Gorroño et al., 2023; Sherwin et al., 2023). Эти результаты свидетельствуют о различиях в алгоритмах работы разных команд, анализирующих одни и те же спектральные данные.

3.3 Качественная оценка эффективности обнаружения в полевых условиях

Наименьший выброс, обнаруженный каждой командой, дает приблизительную верхнюю границу для более низких возможностей обнаружения каждого прибора, по крайней мере, в условиях пустынного места с известным местоположением выброса. Мы сравниваем эти наименьшие обнаруженные выбросы с предыдущими оценками более низких возможностей обнаружения каждого спутника. Наименьшее обнаруженное излучение составило 0,0332 [0,0328, 0,0336] т ч−1, идентифицированное Maxar с помощью WorldView-3, показано на рис. 6. Кайррос также обнаружил излучение ниже 0,1 т ч−1 с помощью WorldView-3. Это согласуется с предыдущими оценками более низких возможностей обнаружения, когда Санчес-Гарсия и др. (2022) обнаружили выброс, оцениваемый в ≈ 0,040 т ч−1, в Туркменистане с помощью WorldView-3.

Orbio Earth, Maxar и GHGSat с помощью Sentinel−2 зафиксировали выброс h-1 мощностью 1,19 [1,15, 1,23] тл с погрешностью от -8 % до +170 %. Орбитальная станция Orbio Earth зафиксировала излучение мощностью 1,05 [0,99, 1,10] тлн1 с точностью до ±47 %. Эти выбросы на 15-25% ниже минимальных выбросов, обнаруженных с помощью Sentinel-2 в ходе любых предыдущих испытаний на выброс метана, контролируемых спутником, и согласуются с оценками, основанными на моделировании (Sherwin et al., 2023; Gorroño et al., 2023). Аналогичная ситуация сложилась и с LandSat 8/9, где наименьшее обнаруженное излучение составило 1,39 [1,34, 1,43] тл*ч−1. Это также немного ниже предполагаемых более низких возможностей обнаружения, описанных в литературе (Jacob et al., 2022).

Наименьшее излучение, обнаруженное с помощью PRISMA, составило 0,414 [0,410, 0,417] тл*ч−1, что меньше, чем 0,5–2,0 тл*ч−1, оцененные Guanter и соавторами. в качестве нижнего порога обнаружения PRISMA (Guanter et al., 2021). Наименьшие обнаруженные выбросы для остальных спутников составляют 1,10 [1,06, 1,13] тлч−1 для EnMAP, 1,26 [0,26, 2,26] тлч−1 для GF5 и 1,03 [0,98, 1,09] тлч−1 для ZY1. Однако, учитывая, что технические характеристики этих трех спутников аналогичны PRISMA, они, вероятно, могут быть использованы для обнаружения выбросов ниже 1 тлч−1, по крайней мере, при благоприятных условиях окружающей среды (Jacob et al., 2022; Roger et al., 2023).

GHGSat правильно обнаружил и количественно определил единственный ненулевой выброс, для которого GHGSat-C получил данные и прошел контроль качества, который составил 0,401 [0,399, 0,404] т ч−1, что примерно вдвое превышает наименьший выброс, количественно определенный GHGSat с использованием той же спутниковой системы в работе Sherwin et al. (2023). Более низкий порог обнаружения GHGSat оценивается в 0,1–0,2 тл*ч−1 (Jacob et al., 2022). HJ2B не был запущен ни в одном из активных выпусков, что означает, что для оценки его возможностей обнаружения необходимы будущие испытания.

При практическом применении глобального дистанционного зондирования специалисты располагают лишь ограниченной информацией о местоположении возможных источников и вероятности их излучения на видимом уровне. В результате, возможно, что экспериментальный план с известным местоположением, примененный здесь, позволил командам искусственно повысить чувствительность обнаружения до уровней, которых было бы трудно достичь в обычной практике. Чтобы качественно оценить эту возможность, все команды должны были предоставить изображения полей поиска метана для всех представленных оценок, включая как обнаруженные, так и необнаруженные данные. Во всех случаях команды предоставляли полномасштабные снимки местности в рамке размером 2×2 км вокруг места выброса. Для обнаруженных выбросов команды также предоставляли замаскированные изображения метанового шлейфа, накладывая предполагаемый метановый шлейф на оптическое изображение фонового местоположения. См. Дополнение (раздел Ii). S4) для всех таких изображений.

Мы выделяем отдельные изображения на рис. 6, чтобы продемонстрировать проблемы, связанные со спектральными искажениями, например, явное увеличение содержания метана в водоемах, облаках или дорогах, которые мы не смогли количественно рассмотреть в этом исследовании. Изображения GHGSat, показанные в более узкой цветовой гамме для повышения контрастности, равной 0-0,2 промилле вместо стандартных 2 промилле в этом исследовании, показывают, что при извлечении 8 ноября из 0,401 [0,399, 0,404] th-1, имеются кластеры пикселей с улучшениями сопоставимой величины за пределами изображения зоны высвобождения. Однако эти улучшения сосредоточены на наземных объектах, таких как водоем к юго-западу от участка и шоссе к северу от участка, что подтверждается изображениями Google Maps и оптическими изображениями WorldView-3 в приложении (раздел S4). В результате автоматическое или ручное сопоставление пространственного перекрытия видимых выбросов метана и особенностей местности, видимых на оптических изображениях, могло бы помочь отличить такие артефакты сигнала от истинных выбросов. В некоторых случаях может оказаться возможным использовать измерения, в которых нет свидетельств выброса метана, например, измерения, проведенные 16 ноября (в ходе которых GHGSat правильно определил отсутствие метана слепым методом), для получения дополнительной информации о неоднозначных случаях. Такие артефакты, как наличие воды, могут постоянно появляться при извлечении, что может свидетельствовать о том, что они не являются истинными добавками метана. Кроме того, GHGSat отметил водоем на обоих снимках как потенциальный артефакт, что указывает на то, что, вероятно, было бы возможно правильно идентифицировать только истинный выброс метана на месте происшествия 8 ноября, даже если бы не было эталонного изображения без метана.

Снимки Sentinel-2 значительно более шумные, чем у большинства других протестированных спутников. Снимок Кайрроса от 18 ноября на рис. 6 показывает заметные улучшения, сравнимые по интенсивности с истинным излучением, вдоль водного объекта и шоссе, а также к северо-западу от места выброса. В условиях такого шума знание местоположения источника выбросов и доступ к изображениям, которые, как известно, не содержат выбросов, например, на панели (f), могут помочь в правильной идентификации истинного источника выбросов. См. Дополнение (раздел Ii). S4) для всех замаскированных и немаскированных поисковых изображений со всех спутников.

29 октября Maxar с помощью своего спутника WorldView-3 правильно зафиксировал выбросы, составляющие всего 0,0332 [0,0328, 0,0336] т ч−1. Интересно, что их алгоритм поиска, по-видимому, не приводит к появлению артефактов высокой концентрации в водоеме (хотя это не относится ко всем командам, анализирующим данные WorldView-3, как показано в дополнении, раздел S4). Полное поисковое изображение, полученное 29 октября, показывает артефакты повышения концентрации, сравнимые по величине с правильно обнаруженным излучением, в нескольких точках изображения. Однако эти артефакты в значительной степени соответствуют особенностям поверхности, видимым на оптических изображениях.

В дополнение к известному местоположению, 24 ноября, в праздничный день в Соединенных Штатах, компания Maxar без предварительного уведомления передала команду Стэнфорда своему спутнику WorldView-3. Эти данные были предоставлены всем командам, но Maxar не представила изображение без шлейфа для поиска 24 ноября, хотя они сделали это для поиска с нулевым уровнем выбросов 5 ноября, показанного на панели (i). В результате Maxar и все другие участвующие команды смогли сравнить спутниковые данные за дни активных испытаний с данными, которые, как они знали, скорее всего, не содержали повышенного содержания метана. В результате эти команды располагали информацией в дополнение к известному месту выпуска, которая не обязательно была доступна на местах. В результате мы не можем сделать окончательный вывод из этого исследования о том, смогли бы Maxar или другие команды успешно идентифицировать выбросы, составляющие всего 0,0332 [0,0328, 0,0336] т h−1, в полевых условиях. Будущие испытания, вероятно, с несколькими потенциальными местоположениями источников, необходимы для более тщательной оценки реалистичных пределов обнаружения всех спутников, протестированных в этом исследовании.

3.4 Роль облаков

Поскольку водяной пар обладает высокой поглощающей способностью в инфракрасном диапазоне, активном в отношении метана, на который нацелены все девять спутников, измеряющих метан, протестированных в этом исследовании, облачный покров может препятствовать достоверным измерениям метана на основе спутников. Хотя наш испытательный полигон в Аризоне был выбран отчасти из-за его засушливого климата с относительно низкой облачностью, в течение всего периода испытаний периодически возникала облачность различной степени.

Разные команды по-разному обрабатывали облака, и некоторые из них фильтровали изображения из-за облачного покрова более агрессивно, чем другие. ЛАРС отфильтровал данные WorldView-3 от 22 ноября, показанные на рис. 7а, отметив, что “изображение облачное, но мы видим некоторое улучшение”. Кайррос и Maxar правильно определили выброс 0,433 [0,430, 0,436] т h−1 для того же измерения, в то время как NJU сообщили об отсутствии обнаружения.

Это подчеркивает тот факт, что точная интерпретация результатов полевых измерений каждой из этих групп требует понимания как эффективности обнаружения, так и процессов фильтрации данных в зависимости от облачности.

Исследователи из Стэнфорда сфотографировали небо, совпадающее с большинством спутниковых эстакад, чтобы зафиксировать облачный покров, полностью показанный в приложении (раздел S4). На фотографии, сделанной 22 ноября для эстакады WorldView-3 (рис. 7g), видно, что облачный покров является значительным и плотным. Однако анализ оптических изображений, полученных с помощью WorldView-3 в результате этого измерения (рис. 7e), показывает, что область непосредственно над испытательным полигоном была относительно безоблачной, несмотря на то, что на большей территории наблюдалась значительная облачность, как показано на рис. 7i.

Анализ результатов измерений, проведенных PRISMA 30 ноября, приведенный во втором столбце рис. 7, добавляет дополнительные нюансы к вопросу об облачности. Фотография неба на рис. 7h показывает наличие тонких облаков. Однако оптическое изображение, полученное с помощью PRISMA на рис. 7f видно отсутствие облаков в пределах квадрата 2×2 км, окружающего место выброса. Сфотографированные облака видны только на увеличенном изображении размером 14×14 км на рис. 7j, которое демонстрирует, что облака находятся слишком далеко от места выброса, чтобы создавать помехи для метанового шлейфа емкостью 0,98 [0,88, 1,08] т h−1, который был правильно обнаружен Ларсом, Нью-Джу и Максаром.

Эти два случая демонстрируют, что по однокадровым фотографиям неба, сделанным с земли, можно получить лишь ограниченную информацию об облачном покрове. Это особенно верно при отсутствии четкой информации об ориентации, которая недоступна для фотографий, сделанных с помощью смартфонов, использованных в этом исследовании.

На рисунке 8 показаны фотографии неба за все даты с достоверными измерениями GHGSat или измерениями, отфильтрованными оператором. Оба дня с достоверными измерениями, один из которых был положительным, а другой - отрицательным, были практически безоблачными, как показано на рисунке 8d–e. Кроме того, GHGSat отфильтровал три получаемых сигнала из-за облачности. Из трех дней, отфильтрованных из–за облачного покрова, один был полностью облачным (рис. 8с), в то время как в двух были небольшие облака, как показано на рис. 8а-б и также отмечено в отчете GHGSat за эти дни. Как было показано выше, только по этим фотографиям неба трудно определить, где находились эти облака по отношению к месту выброса.

Спутник GHGSat не предоставил немаскированные поисковые изображения для измерений, отфильтрованных оператором (эти изображения были запрошены у всех команд, но не требовались в качестве условия участия в этом тестировании). Кроме того, спутник GHGSat не получает оптические изображения в видимых частотах, поэтому ни одно из них не могло быть представлено. В результате мы можем сделать лишь ограниченные выводы о роли облачного покрова в способности GHGSat проводить достоверные измерения с помощью спутниковой модели GHGSat-C.

Будущие спутниковые испытания на контролируемый выброс метана должны способствовать дальнейшему изучению роли облачного покрова. Это должно включать проведение испытаний в местах с более высокой облачностью. Кроме того, фотографии неба должны быть заменены или дополнены пассивно полученными временными рядами панорамных, привязанных к географической информации временных рядов неба, например, с использованием камеры "рыбий глаз", как это используется в системах прогнозирования солнечной активности (Sun et al., 2018). Это, наряду с оптическими изображениями, полученными со спутников (при их наличии), позволит более систематически оценивать возможности тестируемых систем в зависимости от облачности. Такой анализ должен включать оценку влияния облаков на чувствительность обнаружения и эффективность количественной оценки, а также их роль в предотвращении получения достоверных результатов измерений. Эти результаты, основанные на данных облачности, будут незаменимы при региональном анализе спутниковых данных дистанционного зондирования метана, включая их регистрацию в кадастры выбросов.

4 Обсуждение

Эта работа демонстрирует, что все протестированные спутники способны обнаруживать и количественно определять выбросы метана. Все восемь спутников, которым была предоставлена возможность обнаруживать выбросы метана, сделали это с общей точностью количественной оценки в процентах, аналогичной точности систем обнаружения метана на борту самолетов. Это свидетельствует о большом наборе спутниковых инструментов, доступных для обнаружения и количественной оценки точечных источников метана по всему миру.

Пределы обнаружения, по-видимому, улучшаются при уменьшении ширины полосы и размера пикселя, а также при более высоком спектральном разрешении. Спутники глобального охвата, такие как LandSat 8/9 и Sentinel-2, с полосами действия 185 и 290 км соответственно и спектральным разрешением в 20-650 раз более высоким, чем у гиперспектральных приборов (EnMAP, PRISMA, GF5, ZY1, HJ2B и GHGSat), имеют более высокие пределы обнаружения. См. Дополнение (раздел Ii). S2) для дополнительного обсуждения спектрального разрешения. Наши результаты согласуются с данными Gorroño и соавт. (2023), чей подход, основанный на моделировании, предполагает, что такие приборы имеют минимальный предел обнаружения в лучшем случае примерно 1 тлч−1. Целевые спутники с полосами действия 30-60 км, включая EnMAP, GF5, PRISMA и ZY1 (EnMAP, 2023; Liu и др., 2019; OHBI, 2022; Song и др., 2022), все надежно зафиксировали излучение в объеме ≈ 1 т ч−1. Из них только PRISMA имела возможность протестировать с потоками излучения ниже 1 тлч−1, правильно определив 0,413 [0,410, 0,417] тлч−1, что является наименьшим показателем выбросов, полученным от PRISMA. Спутник GHGSat корректно обнаружил 0,401 [0,399, 0,403] тл/ч−1 с точностью количественной оценки в пределах ±20 %, используя свой спутник серии GHGSat-C шириной полосы 12 км. Оценки для меньших объемов выбросов были отфильтрованы из−за облачности, но в ходе предыдущих испытаний GHGSat успешно обнаружил выброс в 0,197 [0,187, 0,208] т h-1 и определил его количественно с аналогичной точностью, что позволяет предположить, что система может обнаруживать выбросы даже меньшего размера, чем 200 кг h−1.

Maxar успешно обнаружил выбросы на уровне 0,0332 [0,0328, 0,0336] т ч−1 с помощью спутника WorldView-3 с шириной полосы 13,1 км. Две команды успешно выявили выбросы ниже 0,1 т ч−1 с помощью WorldView-3, в то время как две команды применили более консервативные критерии и обнаружили только выбросы выше 0,5 т ч−1. Хотя Maxar обладает более грубым спектральным разрешением, чем гиперспектральные приборы, его очень высокое пространственное разрешение обеспечивает повышенную чувствительность.

В системе добычи нефти и природного газа Пермского бассейна с высоким уровнем выбросов в Нью-Мексико, используя уровни выбросов 2019 года, комплексная кампания по измерению с использованием группировки спутников, регистрирующих все выбросы свыше 1 т ч−1, выявила бы 20% выбросов от нефтяных и газовых скважин, что увеличивается до 62% для спутников, регистрирующих выбросы выше 0,2 т н−1 и на 83 % выше 0,03 т н−1 (Sherwin et al., 2023). Эти доли являются оценками с верхним пределом, поскольку для спутниковых систем было бы сложно обеспечить полный охват почти в режиме реального времени, а также потому, что базовая оценка распределения выбросов по размерам может быть консервативной для выбросов ниже примерно 0,05 т ч-1 (Sherwin et al., 2024). В бассейнах с низким уровнем выбросов, таких как Денвер-Джулсбург, каждая из этих систем выявляла бы гораздо меньшую долю от общего объема выбросов, что подчеркивает необходимость применения различных технологических подходов, адаптированных к особенностям региональной системы (Sherwin et al., 2024).

Обратите внимание, что результаты обнаружения, представленные в этой статье, отражают эффективность работы системы при известном местоположении источника в благоприятных климатических условиях пустыни. Эти результаты могут не отражать эффективность работы в полевых условиях в различных условиях и при недостаточной информации о местоположении возможных источников.

Обнаруженные участки поиска метана, представленные всеми командами, свидетельствуют о том, что на практике достижимые пределы обнаружения для некоторых спутников могут быть выше. В некоторых случаях эти изображения содержат фоновые артефакты с предполагаемым увеличением содержания метана, сопоставимым по величине и качественно сходным по форме с обнаруженными метановыми шлейфами. Однако на многих из этих месторождений, особенно при больших выбросах, истинный метановый шлейф не вызывает сомнений. Примечательно, что некоторые команды правильно отметили вероятные фоновые артефакты в слепых заявках, но такая привязка к качеству не требовалась для всех участвующих команд, хотя это может быть целесообразно в будущих тестах.

Следует продолжить изучение роли поверхностных объектов, таких как водоемы, в явном увеличении содержания метана. Например, поле поиска для измерения 0,401 [0,399, 0,403] t h−1 GHGSat показывает очевидное увеличение содержания метана над водоемом, которое по величине аналогично обнаруженному выбросу. Однако, если это известная характеристика алгоритма, то такие артефакты могут быть автоматически или вручную отфильтрованы, оставляя только чистый шлейф метана в месте выброса. Во всех данных, предоставляемых GHGSat, этот водный объект отображается как отмеченный регион, что указывает на то, что их система способна выявлять потенциальные мешающие факторы, такие как водные объекты, и отличать любые возникающие артефакты от реальных выбросов метана.

Облака на несколько уровней усложняют спутниковое зондирование метана. Водяной пар в облаках создает помехи на частотах, используемых всеми протестированными спутниками для определения повышенного содержания метана. Плотный облачный покров существенно препятствует достоверному спутниковому зондированию метана. Этот тест демонстрирует, что при некоторых обстоятельствах возможно обнаружить и количественно оценить выбросы метана даже при наличии поблизости неоднородных или тонких облаков. Однако в некоторых случаях неясно, можно ли было отличить эти обнаруженные выбросы от фонового шума, например, артефактов, вызванных облаками или сильно отражающими и/или поглощающими свойствами поверхности, в отсутствие известного местоположения источника и обоснованного предположения о наличии выбросов в результате проводимых испытаний.

Разные команды использовали разные критерии фильтрации. GHGSat исключил все измерения GHGSat-C при облачном покрове. Максар и Кайррос с помощью WorldView-3 успешно зафиксировали выброс 0,433 [0,430, 0,436] т h−1 в облачный день 22 ноября, в то время как LARS отфильтровал результаты измерений из-за облачности, а NJU сообщил об отсутствии обнаружения.

Будущие испытания должны определить условия облачности, при которых с помощью каждой спутниковой системы можно или нельзя проводить достоверные измерения метана из точечных источников. Кроме того, будущая работа должна определить влияние частичной облачности на показатели обнаружения и количественной оценки. Понимание этих двух факторов будет иметь решающее значение при интерпретации результатов крупномасштабных спутниковых кампаний по измерению содержания метана, которые неизбежно столкнутся с помехами из-за облаков. Облачный покров сильно варьируется в зависимости от нефтегазодобывающих регионов: в засушливых районах, таких как Пермский бассейн в Техасе и Нью-Мексико, облачность ограничена, а в регионах с более умеренным климатом, таких как Аппалачский бассейн на востоке Соединенных Штатов и Уиллистонский бассейн на среднем западе Соединенных Штатов, наблюдается значительная облачность (НАСА, 2023).

Примечательно, что даже в условиях отсутствия облаков не гарантируется получение достоверных данных с помощью целевой спутниковой эстакады. Ошибки в программном обеспечении для управления задачами, а также сбои в работе бортового оборудования могут помешать получению достоверных данных. Частота встречаемости того и другого в данной статье может не соответствовать характеристикам тестируемых технологий в полевых условиях. Для точной количественной оценки случаев сбоев в получении данных потребуется дополнительное получение данных, в идеале полевых, а для понимания влияния облачного покрова на возможности получения спутниковых данных в конкретной области потребуется дальнейший анализ тенденций облачности в зависимости от местоположения.

Скорость ветра остается основным фактором неопределенности при спутниковой количественной оценке точечных источников метана. Переход от данных повторного анализа ветра к измерениям ветра на месте существенно уменьшает разброс по линии наилучшего соответствия, как это также имело место в другой работе той же группы (Sherwin et al., 2023). Кроме того, измерения ветра на месте показывают значительную временную изменчивость скорости и направления ветра в течение нескольких минут, наиболее важных для формирования шлейфа.

В полевых условиях данные о ветрах, как правило, можно получить только на основе данных повторного анализа, которые фиксируют временную, пространственную и направленную изменчивость с гораздо меньшей точностью, чем при наземных измерениях ветра. Достижения в области пространственной и временной точности результатов повторного анализа ветра, а также их точность могут помочь улучшить дистанционное зондирование метана. Кроме того, возможно, удастся полностью исключить зависимость от скорости ветра, например, путем получения информации о скорости выбросов исключительно по форме шлейфа, как в работе Джонгарамрунгруанга и др. (2022).

Важно отметить, что проведение этого испытания действительно потребовало выброса значительного количества метана в атмосферу. Мы оцениваем общий объем выбросов в результате спутниковых испытаний, описанных в этом документе, в 7,7 т (СН4), что обсуждается далее в Дополнении (раздел Ii). S1.5). Однако это меркнет по сравнению с антропогенными выбросами, происходящими по всему миру. Лауво и др. (2022) выявили более 1000 источников выбросов по всему миру, из которых ежечасно выбрасывается не менее 7,7 т (СН4), а в некоторых случаях более чем в 50 раз больше. Если эта работа поможет ускорить сокращение хотя бы одного из этих выбросов хотя бы на один час, например, за счет того, что ключевые лица, принимающие решения, будут считать спутниковое обнаружение и количественную оценку метана надежными, мы достигнем безубыточности с точки зрения выбросов метана.

Представленные здесь результаты показывают, что по меньшей мере восемь различных спутниковых систем с трех континентов способны обнаруживать точечные источники метана с концентрацией 1,5 тл*ч−1 или менее. Кроме того, в этом исследовании более систематически проверяются нижние пределы обнаружения этих систем, при этом две команды обнаруживают выбросы ниже 0,1 т ч−1, что, насколько нам известно, является первым случаем, когда такая эффективность была продемонстрирована в ходе одиночного слепого тестирования спутниковых систем обнаружения метана.

Эти спутники могут сыграть важную роль в сокращении выбросов метана с помощью существующих механизмов регулирования, как в Соединенных Штатах, так и на международном уровне. Предлагаемое Агентством по охране окружающей среды США обновление правил, регулирующих выбросы метана при добыче нефти и природного газа, включает программу реагирования на выбросы сверх нормы, в рамках которой утвержденные сторонние поставщики данных могут отмечать выявленные выбросы выше 0,1 т ч-1, обязывая операторов провести дальнейшее расследование и, при необходимости, принять меры по прекращению любых дальнейших выбросов (EPA, 2022). Предлагаемое обновление Программы отчетности по парниковым газам EPA также включает новую категорию “другие крупные выбросы” для включения в отчеты о выбросах компаний (EPA, 2023). Система оповещения и реагирования на выбросы метана, входящая в состав Международной обсерватории Организации Объединенных Наций по выбросам метана, использует проверенные спутниковые данные для уведомления правительств и, в некоторых случаях, операторов о крупных выбросах, обнаруженных со спутника, с целью сокращения этих выбросов (IMEO, 2023). Восемь спутниковых систем, протестированных в этом исследовании по крайней мере с одним ненулевым излучением, могут предоставить высококачественные данные для каждой из этих программ.

В ближайшие годы будут запущены системы Carbon Mapper и MethaneSAT, а также дополнительные спутники в некоторых из протестированных здесь группировок (Jacob et al., 2022). Предшественники систем Carbon Mapper и MethaneSAT, устанавливаемые на самолетах, провели обширные одиночные слепые испытания своих возможностей обнаружения точечных источников и количественной оценки (Rutherford et al., 2023; Чулакадабба и др., 2023; Эль-Аббади и др., 2023), но спутники потребуют дополнительных испытаний. Кроме того, система НАСА по исследованию источников минеральной пыли на поверхности Земли (EMIT), которая была запущена незадолго до начала наших испытаний (Ванг и Ли, 2022), уже сообщила об обнаружении выбросов метана в полевых условиях и должна быть протестирована вместе с системой HJ2 при проведении будущих одиночных слепых контролируемых выбросов метана.

Существуют инструменты для многостороннего глобального мониторинга метана, с помощью спутников из разных стран и континентов, способных независимо оценивать выбросы в интересующих регионах. Проведенное здесь слепое тестирование - это шаг к тому, чтобы заинтересованные стороны по всему миру были уверены в том, что эти спутниковые системы обнаруживают выбросы метана на нефтяных и газовых объектах, свалках, угольных шахтах и другой инфраструктуре, выделяющей метан. Это поможет спутникам реализовать свой потенциал не только в обнаружении и количественной оценке крупных выбросов метана, но и в стимулировании целенаправленных действий по сокращению выбросов этого мощного парникового газа.

Приложение А: Сокращения

Рекомендации

Белл К., Резерфорд Дж., Брандт А., Шервин Э., Вон Т. и Циммерле Д.: Определение пределов обнаружения метана и точности количественной оценки методом "слепого" с использованием лидара авиационного базирования, Elementa, 10, 80, https://doi.org/10.1525/elementa.2022.00080, 2022 год. 

Белл К., Илонзе К., Дагган А. и Циммерле Д.: Эффективность решений для непрерывного мониторинга выбросов в соответствии с протоколом контролируемого тестирования с использованием одного слепого метода, Environ. Sci. Технол., 57, 5794-5805, https://doi.org/10.1021/acs.est.2c09235, 2023. 

Белл, К. С., Вон, Т. Л., Циммерле, Д., Херндон, С. К., Якович, Т. И., Хит, Г. А., Петрон, Г., Эди, Р., Филд, Р. А., Мерфи, С. М., Робертсон, А. М. и Солтис, Дж.: Сравнение содержания метана оценки выбросов на основе различных методов измерений на площадках добычи природного газа, Elementa, 5, 79, https://doi.org/10.1525/elementa.266, 2017. 

Белл К. С., Вон Т. и Циммерле Д.: Оценка технологий измерения выбросов следующего поколения в соответствии с повторяемыми протоколами испытаний, Elementa, 8, 32, https://doi.org/10.1525/elementa.426, 2020.

Чен Ю., Шервин Э. Д., Берман Э. С. Ф., Джонс Б. Б., Гордон М. П., Уэзерли Э. Б., Корт Э. А. и Брандт А. Р.: Количественная оценка региональных выбросов метана в Пермском бассейне Нью-Мексико с помощью комплексной аэрофотосъемки, Environ. Sci. Технол., 56, 4317-4323, https://doi.org/10.1021/acs.est.1c06458, 2022. 

Чулакадабба, А., Сарджент, М., Лауво, Т., Бенмерги, Дж. С., Франклин, Дж. Э., Чан Миллер, С., Вильзевски, Дж. С., Рош, С., Конвей, Э., Соури, А. Х., Сан, К., Луо, Б., Хоторн, Дж., Самра, Дж., Добе Б. С., Лю Х., Чанс К., Ли Ю., Гаутам Р., Омара М., Резерфорд Дж. С., Шервин Э. Д., Брандт А. и Уофси С. С. Количественное определение точечных источников метана с помощью MethaneAIR: нового бортового спектрометра для получения изображений, Atmos. Измерения. Технический номер, 16, 5771-5785, https://doi.org/10.5194/amt-16-5771-2023, 2023. 

Касворт, Д. Х., Дюрен, Р. М., Торп, А. К., Олсон-Дюваль, У., Хеклер, Дж., Чепмен, Дж. У., Иствуд, М. Л., Хелмлингер, М. К., Грин, Р. О., Аснер, Г. П., Деннисон, П. Э. и Миллер, К. Э.: Периодичность крупных выбросов метана в Пермском бассейне, Наука об окружающей среде. Техн. лет., 8, 567-573, https://doi.org/10.1021/acs.estlett.1c00173, 2021. 

Касворт, Д. Х., Торп, А. К., Аяссе, А. К., Степп, Д., Хеклер, Дж., Аснер, Г. П., Миллер, К. Э., Ядав, В., Чепмен, Дж. У., Иствуд, М. Л., Грин, Р. О., Хмиэль, Б., Лайон, Д. Р., и Дюрен, Р. М.: "Точечные источники сильного метана вносят непропорционально большую долю в общий объем выбросов во многих бассейнах в Соединенных Штатах", P. Natl. Акад. наук. США, 119, e2202338119, https://doi.org/10.1073/pnas.2202338119, 2022.

Дарен, Р. М., Торп, А. К., Фостер, К. Т., Рафик, Т., Хопкинс, Ф. М., Ядав, В., Бью, Б. Д., Томпсон, Д. Р., Конли, С., Коломби, Н. К., Франкенберг, К., Маккуббин, И. Б., Иствуд, М. Л., Фальк М., Хернер Дж. Д., Круз Б. Э., Грин Р. О. и Миллер К. Э.: Сверхизлучатели метана в Калифорнии, Nature, 575, 180-184, https://doi.org/10.1038/s41586-019-1720-3 , 2019 год. 

Эль-Аббади, С. и Эшервин: Контролируемые sahar-elabbadi/SU выпуски-2022: Первый выпуск (публикация), Zenodo [набор кода и данных], https://doi.org/10.5281/zenodo.10149992, 2023. 

Эль-Аббади, С., Чен, З., Бурдо, П., Резерфорд, Дж., Чен, Ю., Чжан, З., Шервин, Э. и Брандт, А.: Комплексная оценка авиационного зондирования метана для снижения выбросов парниковых газов, инженерия, Earth Arxiv [препринт], https://doi.org/10.31223/X51D4C , 2023 год. 

EnMAP: EnMAP: Миссия, EnMAP, EnMAP, https://www.enmap.org/mission/ (последнее обращение: 24 мая 2023 года), 2023. 

EPA: Стандарты эффективности для новых, реконструированных и модифицированных источников и рекомендации по выбросам для существующих источников: Обзор климата в секторе нефти и природного газа, 40 CFR, часть 60, 87, Регистрационные номера: EPA-HQ-OAR-2021-0317, FRL-8510-04- ВЕСЛО, https://www.federalregister.gov/documents/2022/12/06/2022-24675/standards-of-performance-for-new-reconstructed-and-modified-sources-and-emissions-guidelines-for Агентство (последнее дата обращения: 30 марта 2023 года), 2022. 

EPA: Правила отчетности о выбросах парниковых газов: изменения и определения конфиденциальности для нефтяных и газовых систем, 40 CFR, часть 98, 88, https://www.govinfo.gov/content/pkg/FR-2023-08-01/pdf/2023-14338.pdf (последнее обращение: 29 сентября 2023 г.), 2023. 

ЕКА: Портал PRISMA (гиперспектральный), Европейское космическое агентство, Париж, Франция, https://www.eoportal.org/satellite-missions/prisma-hyperspectral#launch (дата последнего обращения: 29 сентября 2023 г.), 2012.

ЕКА: Sentinel-2, Европейское космическое агентство, Париж, Франция, https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2 (дата последнего обращения: 21 февраля 2022 года), 2021a. 

ЕКА: Sentinel-5P, Европейское космическое агентство, Париж, Франция, https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-5p (дата последнего обращения: 22 марта 2022 года), 2021b. 

ЕКА: О спутнике GHGSat, Европейское космическое агентство, Париж, Франция, https://earth.esa.int/eogateway/missions/ghgsat (дата последнего обращения: 21 февраля 2022 г.), 2022a. 

ESA: Earth Online: Worldview-3, Европейское космическое агентство, Париж, Франция, https://earth.esa.int/eogateway/missions/worldview-3 (последний доступ: 21 февраля 2022 г.), 2022b. 

GHGSat: мировой лидер в области дистанционного зондирования парниковых газов, GHGSat, Монреаль, Канада, https://www.ghgsat.com/en/who-we-are/ (дата последнего обращения: 10 июня 2022 г.), 2022. 

Горроньо Дж., Варон Д. Дж., Иракулис-Лойтксате И. и Гуантер Л.: Понимание потенциала Sentinel-2 для мониторинга точечных выбросов метана в атмосферу. Измерения. Технология, 16, 89-107, https://doi.org/10.5194/amt-16-89-2023, 2023. 

Гуантер Л., Иракулис-Лойтксате И., Горроньо Х., Санчес-Гарсия Э., Кусворт Д. Х., Варон Д. Дж., Коглиати С. и Коломбо Р.: Составление карты точечных выбросов метана с помощью космического спектрометра визуализации PRISMA, Remote Sens. Окружающая среда., 265, 112671, https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112671, 2021. 

Хейден А. и Кристи Дж.: Программа Maxar WorldView-3 позволяет обнаруживать метан низкой концентрации из космоса, Earth Arxiv [препринт], https://doi.org/10.31223/X51T1C, 15 июня 2023 г.

IMEO: Система оповещения и реагирования на метан (MARS), Программа Организации Объединенных Наций по окружающей среде, Международная обсерватория по выбросам метана, Париж, Франция, 2023 год. 

Иракулис-Лойтксате, И., Гуантер, Л., Лю, Ю.-Н., Варон, Д. Дж., Маасаккерс, Дж. Д., Чжан, Ю., Чулакадабба, А., Уофси, С. К., Торп, А. К., Дюрен, Р. М., Франкенберг, К., Лайон, Д. Р., Хмиэль, Б., Касворт, Д. Х., Чжан, Ю., Сегл, К., Горроньо, Дж., Санчес-Гарсия, Э., Сульприцио, М. П., Цао, К., Чжу, Х., Лян, Дж., Ли, Х., Абен, И. и Джейкоб, Д. Дж.: Спутниковое исследование об экстремальных выбросах метана в Пермском бассейне, Sci. Adv., 7, eabf4507, https://doi.org/10.1126/sciadv.abf4507, 2021. 

Иракулис-Лойтксате И., Горроньо Дж., Завала-Араиза Д. и Гуантер Л.: Спутники зафиксировали сверхвысокий выброс метана с морской платформы в Мексиканском заливе, Environ. Sci. Техн. лет, 9, с. 520-525, https://doi.org/10.1021/acs.estlett.2c00225, 2022а. 

Иракулис-Лойтксате И., Гуантер Л., Маасаккерс Дж. Д., Завала-Араиза Д. и Абен И.: Спутники обнаруживают сверхвысокие выбросы, которые можно снизить, в одном из крупнейших в мире регионов с высокой концентрацией метана, Environ. Sci. Технология, 56, 2143-2152, https://doi.org/10.1021/acs.est.1c04873, 2022b. 

Джейкоб, Д. Дж., Варон, Д. Дж., Касворт, Д. Х., Деннисон, П. Э., Франкенберг, К., Гаутам, Р., Гуантер, Л., Келли, Дж., Маккивер, Дж., Отт, Л. Э., Поултер, Б., Ку, З., Торп, А. К., Уорден, Дж. Р. и Дюрен Р. М.: Количественная оценка выбросов метана в глобальном масштабе вплоть до точечных источников с использованием спутниковых наблюдений за атмосферным метаном, Atmos. Хим.. Физика, 22, 9617-9646, https://doi.org/10.5194/acp-22-9617-2022, 2022. 

Джервис Д., Маккивер Дж., Дурак Б. О. А., Слоун Дж. Дж., Гейнс Д., Варон Д. Дж., Рамье А., Струплер М. и Таррант Э.: Спектрометр формирования изображений GHGSat-D, Atmos. Измерения. Технический отчет, 14, 2127-2140, https://doi.org/10.5194/amt-14-2127-2021, 2021. 

Цзя, М., Ли, Ф., Чжан, Ю., Ву, М., Ли, Ю., Фенг, С., Ван, Х., Чен, Х., Чжу, У., Лин, Дж., Цай, Дж., Чжан, Ю. и Цзян, Ф.: Произошла утечка газа из трубопровода Nord Stream. приблизительно 220 000 тонн метана попало в атмосферу, Environmental. Sci. Ecotechnol., 12, 100210, https://doi.org/10.1016/j.ese.2022.100210, 2022.

Джонгарамрунгруанг, С., Торп, А. К., Мэтью, Г. и Франкенберг, С.: MethaNet – основанный на искусственном интеллекте подход к количественной оценке выбросов метана из точечных источников на основе 2-мерных изображений шлейфов высокого разрешения, дистанционный датчик. Окружающая среда., 269, 112809, https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112809, 2022. 

Кайрос: партнер на сегодняшний день и будущее, гибкий в использовании технологий и с более разумным подходом к данным, Кайрос, Париж, Франция, https://www.kayrros.com/who-are-we/ (дата последнего обращения: 10 июня 2022 г.), 2022. 

Лауво Т., Гирон К., Маццолини М., д'Аспремон А., Дюрен Р., Кусворт Д., Шинделл Д. и Чаис П.: Глобальная оценка ультрадисперсных источников метана в нефти и газе, Science, 375, 557-561, https://doi.org/10.31223/X5NS54 , 2022 год. 

Лю, Ю.-Н., Чжан, Дж., Чжан, Ю., Сун, У.-В., Цзяо, Л.-Л., Сун, Д.-Х., Ху, Х.-Н., Е, Х., Ли, Ю.-Д., Лю, С.-Ф., Цао, К.-К., Чай, М.-Ю., и Чжоу, У.-Ю.-Н.: Усовершенствованный гиперспектральный сканер изображений: на борту китайского спутника GaoFen-5, IEEE Geosci. Дистанционный сенсор, 7, 23-32, https://doi.org/10.1109/MGRS.2019.2927687, 2019. 

Луо, Х., Ли, З., Ву, Ю., Цю, З., Ши, Х., Ван, К. и Сюн, У.: Прибор для мониторинга парниковых газов на спутнике GaoFen-5-II: оптический дизайн и оценка, дистанционный датчик., 15, 1105, https://doi.org/10.3390/rs15041105 , 2023 год. 

НАСА: NASA Earth Observations Cloud Fraction (1 месяц TERRA/MODIS), Национальное управление по аэронотике и исследованию космического пространства, Вашингтон, округ Колумбия, https://neo.gsfc.nasa.gov/view.php?datasetId=MODAL2_M_CLD_FR&date=2022-06-01 (дата последнего обращения: 19 июня 2023 года), 2023. 

OHBI: Спутники и миссии: PRISMA, Orbitale Hochtechnologie Bremen Italia S.p.A., Милан, Италия, https://www.ohb-italia.it/satellites-missions/ (дата последнего обращения: 21 февраля 2022 г.), 2022.

Orbio: Оперативная информация о метане: восполнение глобального дефицита метана с помощью данных о выбросах на уровне активов, Orbio, Кельн, Германия, https://www.orbio.earth/ (дата последнего обращения: 25 февраля 2023 г.), 2023. 

Пандей, С., Гаутам, Р., Хоувелинг, С., ван дер Гон, Х. Д., Садаварте, П., Борсдорф, Т., Хасекамп, О., Ландграф, Дж., Тол, П., ван Кемпен, Т., Хогевен, Р., ван Хис, Р., Гамбург, С. П., Маасаккерс, Джей Ди и Абен И.: Спутниковые наблюдения выявили экстремальную утечку метана из-за взрыва скважины с природным газом, штат Пенсильвания. Акад. наук. США, 116, 26376-26381, https://doi.org/10.1073/pnas.1908712116, 2019. 

Равикумар А. П., Шридхара С., Ванг Дж., Энгландер Дж., Рода-Стюарт Д., Белл К., Циммерле Д., Лайон Д., Могстад И., Ратнер Б. и Брандт А. Р.: Слепое сравнение технологий обнаружения метана между собой. – Результаты исследования Stanford/EDF Mobile Monitoring Challenge, Elementa, 7, 29, https://doi.org/10.1525/elementa.373, 2019. 

Роджер Дж., Иракулис-Лойтксате И., Вальверде А., Горроньо Дж., Шабрилла С., Брелл М. и Гуантер Л.: Картирование метана с высоким разрешением с помощью спутниковой спектроскопии изображений EnMAP, Earth Arxiv [препринт], https://doi.org/10.31223/X5M65Z , 2023 год. 

Резерфорд Дж., Шервин Э., Чен Ю., Аминфард С. и Брандт А. Оценка эффективности количественного определения выбросов метана и неопределенности воздушных технологий с помощью крупномасштабных одиночных контролируемых выбросов вслепую, Нефть, газ и энергетика, Earth Arxiv [препринт], https://doi.org/10.31223/X5KQ0X , 2023 год. 

Санчес-Гарсия Э., Горроньо Дж., Иракулис-Лойтксате И., Варон Д. Дж. и Гуантер Л.: Картографирование метановых выбросов с очень высоким пространственным разрешением с помощью спутника WorldView-3, Environ. Sci. Технол., 56, 10517-10529, https://doi.org/10.1021/acs.est.1c08575, 2022. 

Скотт, У.: Составление карты выбросов метана с помощью спутника Maxar WorldView-3, Maxar, Анн-Арбор, Мичиган, США, https://blog.maxar.com/earth-intelligence/2022/mapping-methane-emissions-using-maxars-worldview-3-satellite (дата последнего обращения: 25 мая 2023 г.), 2022.

Шервин Э. Д., Чен Ю., Равикумар А. П. и Брандт А. Р.: Одиночный слепой тест гиперспектрального обнаружения метана на борту самолета с помощью контролируемых выбросов, Elementa, 9, 00063, https://doi.org/10.1525/elementa.2021.00063 , 2021 год. 

Шервин, Э. Д., Резерфорд, Дж. С., Чен, Ю., Аминфард, С., Корт, Э. А., Джексон, Р. Б. и Брандт, А. Р.: Однократная слепая проверка космического обнаружения точечных источников и количественной оценки выбросов метана на суше, Sci. Rep., 13, 3836, https://doi.org/10.1038/s41598-023-30761-2 В 2023 году. 

Шервин, Э. Д., Резерфорд, Дж. С., Чжан, З., Чен, Ю., Уэзерли, Э. Б., Яковлев, П. В., Берман, Э. С. Ф., Джонс, Б. Б., Касворт, Д. Х., Торп, А. К., Аяссе, А. К., Дюрен, Р. М. и Брандт А. Р.: Данные о выбросах в нефтегазовой системе США по результатам почти миллиона аэрофотосъемочных измерений, Nature, https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2406848/v1, в печати, 2024. 

Сонг, К., Ма, С., Лю, Дж. И Вэй, Х.: Количественная оценка зеленых приливов на поверхности океана с использованием тепловизионных изображений с высоким пространственным разрешением, Opt. Express, 30, 36592, https://doi.org/10.1364/OE.472479, 2022.

Sun, Y., Szücs, G. и Brandt, A. R.: Прогнозирование мощности солнечных фотоэлектрических систем на основе видеопотоков с использованием сверточных нейронных сетей, Energy Environment. Sci., 8, 1811-1818, https://doi.org/10.1039/C7EE03420B , 2018 год. 

Геологическая служба США: Landsat 8, Геологическая служба США, Вашингтон, округ Колумбия, https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-8 (дата последнего доступа: 21 февраля 2022 года), 2022 год. 

Варон, Д. Дж., Джейкоб, Д. Дж., Маккивер, Дж., Джервис, Д., Дурак, Б. О. А., Ся, Ю. и Хуан, Ю.: Количественная оценка точечных источников метана по данным мелкомасштабных спутниковых наблюдений атмосферных метановых струй, Atmos. Измерения. Технология, 11, 5673-5686, https://doi.org/10.5194/amt-11-5673-2018, 2018. 

Варон Д. Дж., Маккивер Дж., Джервис Д., Маасаккерс Д. Д., Пандей С., Хоувелинг С., Абен И., Скарпелли Т. и Джейкоб Д. Дж.: Спутниковое обнаружение аномально крупных точечных источников метана при добыче нефти и газа, Геофизика. Res. Латынь, 46, 13507-13516, https://doi.org/10.1029/2019GL083798, 2019.

Варон Д. Дж., Джервис Д., Маккивер Дж., Спенс И., Гейнс Д. и Джейкоб Д. Дж. Высокочастотный мониторинг точечных источников аномального метана с помощью мультиспектральных спутниковых наблюдений Sentinel-2, Atmos. Измерения. Технический, 14, 2771-2785, https://doi.org/10.5194/amt-14-2771-2021, 2021. 

Ванг, А. и Ли, Дж. Дж.: “Сверхизлучатели” метана, нанесенные на карту космической миссией НАСА "Новая Земля", Национальное управление по аэронотике и исследованию космического пространства, Пасадена, Калифорния, США, https://www.nasa.gov/feature/jpl/methane-super-emitters-mapped-by-nasa-s-new-earth-space-mission (дата последнего обращения: 25 мая 2023 года), 2022. 

Синьхуа: Китай запускает новый спутник дистанционного зондирования земли XinhuaNet, 9 декабря 2022 года. https://english.news.cn/20221209/55ef410290954ce1a77f34a6be9beb64/c.html (дата последнего обращения: 24 мая 2023 года). 

Чжан Б., Го Б., Цзоу Б., Вэй У., Лей Ю. и Ли Т.: Определение концентраций тяжелых металлов в почве на основе гиперспектрального спутникового изображения GaoFen-5 на открытой угольной шахте, Внутренняя Монголия, Китай, Окружающая среда. Поллут., 300, 118981, https://doi.org/10.1016/j.envpol.2022.118981, 2022. 

Чжун, Б., Ян, А., Лю, К., Ву, С., Шань, Х., Му, Х., Ху, Л. и Ву, Дж.: Готовые к анализу данные китайского спутника GaoFen, Удаленный датчик, 13, 1709, https://doi.org/10.3390/rs13091709 , 2021 год. 

Циммерле, Д.: Протокол контролируемых испытаний METEC: Обнаружение и количественная оценка выбросов, Университет Штата Колорадо, Форт-Коллинз, Колорадо, США, https://doi.org/10.25675/10217/235363, 2022.