Erfassung von bordseitigen CH4-Detektionsdaten und hochpräziser CH4-Satellitenfernerkundungs-Inversionsalgorithmus

Um Informationen über die räumliche und zeitliche Verteilung und Variation der bodennahen CH4-Konzentration zu gewinnen, hat sich die Technologie zur weltraumgestützten CH4-Detektion mittels kurzwelliger Infrarotstrahlung in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Zahlreiche Satelliten zur kurzwelligen Infrarotdetektion wurden im In- und Ausland gestartet und führten eine Reihe von Studien zur CH4-Detektion und verwandten Anwendungen durch, wodurch die weltraumgestützte CH4-Detektion ermöglicht wurde. Die in diesem Zeitraum gestarteten wissenschaftlichen Experimentalsatelliten förderten die Entwicklung von Inversionsalgorithmen für die CH4-Satellitenfernerkundung und Flussinversionsalgorithmen und legten damit die technologische Grundlage für die Verbesserung der weltraumgestützten Detektionsfähigkeiten, die Erzeugung von Datenprodukten und deren direkte Anwendung. Darüber hinaus demonstrierten sie das Anwendungspotenzial der kurzwelligen Infrarotdetektion für die globale Abschätzung des CH4-Quellen-Senken-Gleichgewichts hinsichtlich der Genauigkeit der Detektionsdaten und der Flussabschätzung.

Erfassung von CH4-Nachweisdaten aus dem Weltraum

Die präzise Erfassung von Methan-Detektionsdaten aus Satellitendaten erfordert hochpräzise Inversionsalgorithmen für die Methan-Satellitenfernerkundung. Die Qualität der so gewonnenen Datenprodukte hängt typischerweise von der Auswahl der Detektionsinstrumente und der Inversionsparameter ab. Die Detektion im kurzwelligen Infrarotbereich ist zwar empfindlich gegenüber Änderungen der Methan-Konzentration in Bodennähe, jedoch werden die Absorptionsspektren im kurzwelligen Infrarotbereich leicht durch atmosphärische und Oberflächenparameter wie Störgase, Temperatur, Wolken und Aerosole beeinflusst, was zu erheblichen Fehlern führt. Ziel hochpräziser Inversionsalgorithmen ist es, den Einfluss von Störfaktoren zu reduzieren und die Konzentrationsinformationen des Zielgases aus den effektiven Spektralinformationen zu gewinnen. International wurden verschiedene Inversionsmethoden für die Treibhausgas-Satellitenfernerkundung entwickelt, die auf den Spektraldetektionsmethoden der Satelliten SCIAMACHY und GOSAT basieren. Zu den am weitesten verbreiteten Methoden zählen der Inversionsalgorithmus des allphysikalischen Modells, die Proxy-Inversionsmethode und die WFM-DOAS-Inversionsmethode.

Proxy-Algorithmus

Der Proxy-Algorithmus verwendet typischerweise stabile atmosphärische Komponenten wie CO₂ als Repräsentanten, um den Einfluss von Wolken und Aerosolen auf den optischen Pfad im CH₄-Detektionsband zu korrigieren und so effektive CH₄-Konzentrationsinformationen zu extrahieren. Dies setzt voraus, dass der Einfluss von Wolken und Aerosolen auf den optischen Pfad in den Bändern, in denen sich das Zielgas und das Repräsentativgas befinden, vergleichbar ist. Daher ist er üblicherweise nur für Satellitendetektionen anwendbar, die gleichzeitig die 1,6-µm-Absorptionsbänder von CO₂ und CH₄ abdecken. Das mit dem von der Universität Leicester (UK) entwickelten UoL-Proxy-Algorithmus gewonnene GOSAT-Datenprodukt wurde von TCCON verifiziert und weist eine Einzelpunkt-Detektionsgenauigkeit von 13,72 ppb und eine globale Gesamtabweichung von etwa 9,06 ppb auf. Studien zeigen, dass die Genauigkeit der mit der Proxy-Methode ermittelten CH₄-Konzentration maßgeblich von der Genauigkeit des Repräsentativgases CO₂, dem optischen Pfad und systematischen Fehlerkorrekturen abhängt. Die Genauigkeit der Bestimmung liegt zwischen etwa 0,6 % und 2 %.

WFM-DOAS-Algorithmus

Der WFM-DOAS-Algorithmus basiert auf der klassischen differentiellen Absorptionsspektroskopie. Anstelle des Absorptionsquerschnitts wird zur Anpassung des differentiellen Absorptionsspektrums die Gesamtmenge der Zielgassäule als Gewichtungsfunktion verwendet. Ursprünglich auf der Detektionsspektroskopie von SCIAMACHY aufgebaut, ermöglichte der WFM-DOAS-Algorithmus die Inversion verschiedener Gassäulenkonzentrationen. Er wurde nun für die XCH4- und XCO-Inversion in Tropomi angewendet und lieferte Datenprodukte mit hoher Übereinstimmung zu den Ergebnissen des rein physikalischen Algorithmus. Validierungsergebnisse vom Boden aus zeigen, dass der zufällige Fehler von XCH4, der mit dem WFM-DOAS-Algorithmus ermittelt wurde, 14,0 ppb (0,8 %) und der systematische Fehler 4,3 ppb (0,2 %) beträgt. Der WFM-DOAS-Inversionsalgorithmus stellt relativ geringe Anforderungen an die spektrale Auflösung, jedoch hohe Anforderungen an die Genauigkeit der spektralen Kalibrierung und von Hilfsparametern wie meteorologischen Feldern (z. B. Temperatur- und Feuchtigkeitsprofile, Druck) und wird signifikant von der Wolkenbedeckung beeinflusst.

Vollständiger physikalischer Inversionsalgorithmus

Physikalische Inversionsalgorithmen nutzen Vorwärtsmodellierung, um den atmosphärischen Strahlungstransport von Signalen zu simulieren. Dadurch werden Fehler, die durch Streuung während des Strahlungstransports und damit durch Unsicherheiten im optischen Pfad entstehen, deutlich reduziert und typischerweise eine hohe Inversionsgenauigkeit erzielt. Zu den wichtigsten internationalen Inversionsalgorithmen für die Fernerkundung von Treibhausgasen mittels Satelliten gehören der GOSAT-Standardalgorithmus NIES-FP, der NASA-Standardalgorithmus ACOS für OCO-2, der UoL-FP-Algorithmus der Universität Leicester, der TROPOMI-Standardalgorithmus RemoTeC und der chinesische Standardalgorithmus IAPCAS für Kohlenstoffsatelliten. Mit diesen Algorithmen lassen sich hochpräzise atmosphärische XCH4- und XCO2-Datenprodukte aus kurzwelligen Infrarotspektren von Satelliten gewinnen. Aufgrund eingehender Analysen der Inversionsfehler und steigender Anforderungen an die Produktgenauigkeit werden diese Algorithmen kontinuierlich aktualisiert und optimiert. Aktuell konnte die Genauigkeit von XCH4-Inversionen mit TROPOMI und GOSAT deutlich verbessert werden. Die Inversionsgenauigkeit von TROPOMI XCH4, die mit dem verbesserten RemoTeC-Algorithmus erzielt wurde, erreichte −3,4 ± 5,6 ppb. Die Gewinnung hochpräziser XCH4-Datenprodukte bildet die Datengrundlage für die Abschätzung des atmosphärischen CH4-Haushalts. Der IAPCAS-Algorithmus wurde für Datenanwendungen des chinesischen Satelliten TanSat entwickelt. Mit diesem Algorithmus lässt sich aus dem TanSat-Sondenspektrum ein hochpräzises XCO2-Datenprodukt mit einem Wert von 1,47 ppm gewinnen. Er ermöglicht zudem die Gewinnung von XCH4- und XCO2-Daten aus dem GOSAT-Spektrum. Die Entwicklung dieses Algorithmus und seine erfolgreiche Anwendung in der Multi-Satelliten-Inversion haben die algorithmische Grundlage für die Durchführung zukünftiger Satellitenmissionen in China geschaffen.

Flussabschätzungsmethoden

Die Abschätzung globaler und regionaler CH4-Budgets trägt zu einem besseren Verständnis der CH4-Quellen-Senken-Verteilung bei und liefert eine Grundlage für die Bewältigung des zukünftigen Klimawandels. Aktuelle Methoden zur Flussabschätzung lassen sich in zwei Hauptansätze unterteilen: Bottom-up und Top-down. Der Bottom-up-Ansatz basiert auf Emissionsinventaren, stationsbeobachteten Flüssen oder gitterbasierten simulierten Flussdaten und führt eine räumliche Extrapolation durch. Er ist eine traditionelle Methode zur Kohlenstoffbudgetabschätzung. Aufgrund der geringen Aktualität der Daten hinken die Berechnungsergebnisse jedoch meist hinterher und können dynamische Veränderungen der Quellen und Senken nicht zeitnah erfassen. Der Top-down-Ansatz stützt sich hauptsächlich auf Daten zur Konzentration atmosphärischer Komponenten und Emissionsinventardaten, die durch Beobachtung gewonnen werden. Zur Flussabschätzung werden atmosphärische chemische Transportmodelle und Datenassimilationsmethoden eingesetzt. Bisherige Forschungsergebnisse zeigen, dass die Verwendung von Satellitenbeobachtungsdaten zur Flussabschätzung die Unsicherheit im Vergleich zur ausschließlichen Verwendung bodengebundener Beobachtungen um etwa 85 % reduzieren kann. Diese Methode stellt jedoch hohe Anforderungen an die Genauigkeit der Beobachtungsdaten. Selbst eine systematische Abweichung von nur 1 % regional oder zeitlich kann die Gültigkeit der Ergebnisse der Flussinversion beeinträchtigen. Basierend auf atmosphärischen chemischen Transportmodellen und hochpräzisen Satellitendaten (XCH4) haben mehrere Forschungsteams Untersuchungen zur CH4-Flussabschätzung durchgeführt. Zahlreiche Studien belegen, dass die Verwendung von Satellitendaten bei der Flussbestimmung die Unsicherheit in verschiedenen Regionen deutlich reduzieren und wichtige Validierungsdaten für Bottom-up-CH4-Emissionsinventare und Emissionsmodelle für Feuchtgebiete liefern kann. GOSAT-Daten werden derzeit häufig zur Abschätzung des bodennahen CH4-Flusses eingesetzt und unterstützen die Analyse der CH4-Quellen- und -Senkenverteilung sowie ihrer Veränderungen auf globaler und regionaler Ebene. Sie liefern verlässliche Belege für die Bewertung der Beiträge verschiedener Sektoren zu den CH4-Emissionen und für ein tieferes Verständnis der Veränderungen in der CH4-Quellen- und -Senkenverteilung und deren Auswirkungen auf das Klima. TROPOMI zeichnet sich durch eine hohe räumliche und zeitliche Auflösung aus und ist GOSAT in Bezug auf Datenvolumen und Genauigkeit weit überlegen, wodurch es sich besonders für die hochauflösende Flussabschätzung eignet. Diese Forschungsergebnisse liefern wissenschaftliche Daten zur Unterstützung der globalen Methanbilanzierung und zum besseren Verständnis der Veränderungen von CH4-Quellen und -Senken.

Satellitenbasierte CH4-Datenprodukte mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung können anthropogene CH4-Emissionsprozesse direkt abbilden. TROPOMI hat seine Vorteile bei der kontinuierlichen räumlichen und zeitlichen Erfassung für die Überwachung und Abschätzung von CH4-Emissionen unter Beweis gestellt. Seine hochpräzisen Detektionsfähigkeiten schaffen zudem die Voraussetzungen für die Überwachung und Quantifizierung regionaler CH4-Emissionen aus Flächenquellen. In Kombination mit synchron erfassten atmosphärischen CO-Konzentrationsdaten lässt sich die Stabilität lokaler CH4-Emissionen unabhängig von atmosphärischen Transportmodellen beurteilen. Die kommerziellen Satelliten der GHGSat-Serie mit hoher räumlicher Auflösung sind für die Erfassung von CH4-Punktquellenemissionen aus der industriellen Produktion konzipiert. Durch die Identifizierung feinskaliger CH4-Emissionsfahnen werden sie häufig für die lokale Emissionsüberwachung und -abschätzung eingesetzt.

Quelle des Referenzmaterials:

Analyse des aktuellen Status und der Entwicklungstrends von atmosphärischen Methanbeobachtungssatelliten mit dem Ziel der Klimaneutralität und der Reduzierung des CO₂-Ausstoßes in meinem Land