Uydu üzerindeki CH4 tespit verilerinin elde edilmesi ve yüksek hassasiyetli CH4 uydu uzaktan algılama tersine çevirme algoritması

Yüzeye yakın CH4 konsantrasyonunun uzamsal ve zamansal dağılımı ve değişimi hakkında bilgi edinmek için, son yıllarda kısa dalga kızılötesi CH4 uzay tabanlı tespit teknolojisi hızla gelişmiştir. Hem yurt içinde hem de yurt dışında çok sayıda kısa dalga kızılötesi tespit uydusu fırlatılmış, bir dizi CH4 tespiti ve ilgili uygulama çalışması yürütülmüş ve uzay tabanlı CH4 tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu dönemde fırlatılan bilimsel deney uyduları, CH4 uydu uzaktan algılama tersine çevirme algoritmalarının ve akı tersine çevirme algoritmalarının geliştirilmesini teşvik ederek, uzay tespit yeteneklerinin iyileştirilmesi, veri ürünlerinin üretilmesi ve bunların doğrudan uygulanması için teknolojik bir temel oluşturmuştur. Ayrıca, tespit verilerinin doğruluğu ve akı tahmini açısından, kısa dalga kızılötesi tespitinin küresel CH4 kaynak-yutak dengesi tahminindeki uygulama potansiyelini göstermiştir.

Uzaydan CH4 tespit verilerinin elde edilmesi

Uydu tabanlı CH4 tespit verilerinin doğru bir şekilde elde edilmesi, yüksek hassasiyetli CH4 uydu uzaktan algılama tersine çevirme algoritmalarının desteğini gerektirir. Uydu ile tespit edilen CH4 veri ürünlerinin kalitesi genellikle tespit cihazlarının ve tersine çevirme parametrelerinin seçimine bağlıdır. Kısa dalga kızılötesi tespiti, yüzeye yakın CH4 konsantrasyon değişikliklerine duyarlı olma avantajına sahiptir, ancak kısa dalga kızılötesi soğurma spektrumları, girişim yapan gazlar, sıcaklık, bulutlar ve aerosoller gibi atmosferik ve yüzey parametrelerinden kolayca etkilenerek önemli hatalara yol açar. Yüksek hassasiyetli tersine çevirme algoritmalarının amacı, girişim faktörlerinin etkisini azaltmak ve hedef gazın konsantrasyon bilgisini etkin spektral bilgilerden elde etmektir. Uluslararası alanda, SCIAMACHY ve GOSAT uydularının spektral tespit yöntemleri kullanılarak çeşitli sera gazı uydu uzaktan algılama tersine çevirme yöntemleri geliştirilmiştir. Bunlar arasında en yaygın kullanılanlar, tamamen fiziksel model tersine çevirme algoritması, vekil tersine çevirme yöntemi ve WFM-DOAS tersine çevirme yöntemidir.

Vekil algoritması

Proxy algoritması, genellikle CH4 algılama bandındaki optik yolda bulutların ve aerosollerin etkisini düzeltmek ve böylece etkili CH4 konsantrasyon bilgisi elde etmek için CO2 gibi kararlı atmosferik bileşenleri temsilci olarak kullanır. Bu, hedef gazın ve temsilci gazın bulunduğu bantlardaki optik yolda bulutların ve aerosollerin etkisinin karşılaştırılabilir olmasını gerektirir. Bu nedenle, genellikle yalnızca 1,6 μm CO2 ve CH4 absorpsiyon bantlarını aynı anda kapsayan uydu algılaması için uygulanabilir. İngiltere'deki Leicester Üniversitesi tarafından geliştirilen UoL-Proxy algoritması ile elde edilen GOSAT veri ürünü, TCCON tarafından doğrulanmış olup, tek nokta algılama doğruluğu 13,72 ppb ve küresel genel sapma yaklaşık 9,06 ppb'dir. Çalışmalar, Proxy yöntemi kullanılarak elde edilen XCH4 doğruluğunun, temsilci gaz XCO2'nin doğruluğundan, optik yoldan ve sistematik hata düzeltmelerinden önemli ölçüde etkilendiğini ve elde etme doğruluğunun yaklaşık %0,6 ile %2 arasında değiştiğini göstermektedir.

WFM-DOAS algoritması

WFM-DOAS algoritması, diferansiyel absorpsiyon spektrumunu uydurmak için absorpsiyon kesiti yerine hedef gaz sütununun toplam miktarının ağırlık fonksiyonunu kullanan klasik diferansiyel absorpsiyon spektroskopisine dayanmaktadır. Başlangıçta SCIAMACHY'nin algılama spektroskopisi üzerine inşa edilen WFM-DOAS algoritması, çeşitli gaz sütunu konsantrasyonlarının tersine çevrilmesini sağlamıştır; şimdi Tropomi'deki XCH4 ve XCO tersine çevrilmesinde uygulanmış ve tamamen fiziksel algoritmanın sonuçlarıyla yüksek tutarlılığa sahip veri ürünleri elde edilmiştir. Yer tabanlı doğrulama sonuçları, WFM-DOAS algoritması tarafından elde edilen XCH4'ün rastgele hatasının 14,0 ppb (%0,8) ve sistematik hatasının 4,3 ppb (%0,2) olduğunu göstermektedir. WFMDOAS tersine çevirme algoritması, spektral çözünürlük için nispeten düşük gereksinimlere sahipken, spektral kalibrasyonun doğruluğu ve meteorolojik alanlar (örneğin, sıcaklık ve nem profilleri, basınç) gibi yardımcı parametreler için yüksek gereksinimlere sahiptir ve bulut örtüsünden önemli ölçüde etkilenir.

Tam Fiziksel Tersine Çevirme Algoritması

Tamamen fiziksel tersine çevirme algoritmaları, sinyallerin atmosferik radyatif transfer sürecini simüle etmek için ileri modellemeyi kullanır; bu da radyatif transfer sırasında saçılmadan kaynaklanan optik yol belirsizliklerinden kaynaklanan hataları önemli ölçüde azaltır ve genellikle yüksek tersine çevirme doğruluğu elde eder. Başlıca uluslararası sera gazı uydu uzaktan algılama tersine çevirme algoritmaları arasında GOSAT standart algoritması NIES-FP, NASA'nın OCO-2 standart algoritması ACOS, Leicester Üniversitesi'nin UoL-FP, TROPOMI standart algoritması RemoTeC ve Çin karbon uydusu standart algoritması IAPCAS yer almaktadır. Bu algoritmalar, uydu kısa dalga kızılötesi spektrumlarından yüksek hassasiyetli atmosferik XCH4 ve XCO2 veri ürünleri elde etmek için kullanılabilir. Tersine çevirme sonuçlarındaki hataların derinlemesine analizi ve ürün doğruluğuna yönelik artan taleplerle birlikte, bu algoritmalar sürekli olarak güncellenmekte ve optimize edilmektedir. Şu anda, TROPOMI ve GOSAT kullanılarak yapılan XCH4 tersine çevirmelerinin doğruluğu büyük ölçüde iyileştirilmiştir. Geliştirilmiş RemoTeC algoritması kullanılarak elde edilen TROPOMI XCH4 tersine çevirme doğruluğu -3,4 ± 5,6 ppb'ye ulaşmıştır. Yüksek hassasiyetli XCH4 veri ürünlerinin elde edilmesi, atmosferik CH4 bütçesi tahminine yönelik bir veri temeli oluşturmaktadır. IAPCAS algoritması, Çin'in TanSat uydusundan elde edilen veriler için geliştirilmiştir. Bu algoritma kullanılarak, TanSat prob spektrumundan 1,47 ppm'lik yüksek hassasiyetli bir XCO2 veri ürünü elde edilebilmekte ve ayrıca GOSAT spektrumundan XCH4 ve XCO2 verileri elde etme yeteneğine de sahiptir. Bu algoritmanın oluşturulması ve çoklu uydu tersine çevirmesinde başarılı bir şekilde uygulanması, ülkemizdeki sonraki uydu görevlerinin uygulanması için algoritmik bir temel oluşturmuştur.

Akış tahmini yöntemleri

Küresel ve bölgesel CH4 bütçelerinin tahmin edilmesi, CH4 kaynak-yutak dağılımını daha iyi anlamamıza ve gelecekteki iklim değişikliğiyle mücadele için bir referans sağlamamıza yardımcı olabilir. Mevcut akış tahmin yöntemleri esas olarak iki yaklaşıma ayrılır: aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya. Emisyon envanterlerine, istasyon gözlemlerine veya şebeke ölçekli simüle edilmiş akış verilerine dayanan aşağıdan yukarıya yaklaşım, mekansal ekstrapolasyon gerçekleştirir ve geleneksel bir karbon bütçesi tahmin yöntemidir. Bununla birlikte, verilerin düşük zamanlılığı nedeniyle, hesaplama sonuçları genellikle gecikmelidir ve kaynaklardaki ve yutaklardaki dinamik değişiklikleri zamanında yakalayamaz. Yukarıdan aşağıya yaklaşım, esas olarak atmosferik bileşen konsantrasyon verilerine ve gözlem yoluyla elde edilen emisyon envanter verilerine dayanır ve akışları tahmin etmek için atmosferik kimyasal taşıma modellerini ve veri asimilasyon yöntemlerini kullanır. Mevcut araştırmalar, akış tahmini için uydu gözlem verilerinin kullanılmasının, yalnızca yer tabanlı gözlemlerin kullanılmasına kıyasla belirsizliği yaklaşık %85 ​​oranında azaltabileceğini göstermektedir. Bununla birlikte, bu yöntemin gözlem verilerinin doğruluğu konusunda katı gereksinimleri vardır; Bölgesel veya zamansal olarak ilişkili %1'lik sistematik bir sapma bile, akı tersine çevirme sonuçlarının geçerliliğini etkileyebilir. Atmosferik kimyasal taşıma modellerine ve yüksek hassasiyetli uydu XCH4 veri ürünlerine dayanarak, birçok ekip CH4 akı tahmini üzerine araştırmalar yürütmüştür. Çok sayıda çalışma, akı geri kazanımında uydu verilerinin kullanılmasının, farklı bölgelerdeki akı geri kazanımındaki belirsizliği önemli ölçüde azaltabileceğini ve aşağıdan yukarıya CH4 emisyon envanterleri ve sulak alan emisyon modelleri için önemli doğrulama verileri sağladığını göstermiştir. Şu anda, GOSAT verileri yüzey CH4 akı tahmininde yaygın olarak kullanılmakta olup, küresel ve bölgesel ölçeklerde CH4 kaynak ve yutak dağılımı ve değişikliklerinin analizine yardımcı olmaktadır. Farklı sektörlerin CH4 emisyonlarına katkılarını değerlendirmek ve CH4 kaynak ve yutak dağılımındaki değişiklikleri ve bunların iklim üzerindeki etkilerini daha derinlemesine anlamak için güvenilir kanıtlar sağlar. TROPOMI, yüksek mekansal ve zamansal çözünürlüğe sahiptir ve veri hacmi ve doğruluğu GOSAT'tan çok daha üstündür, bu da onu ince ölçekli akı tahmininde mükemmel kılmaktadır. Bu araştırma sonuçları, küresel metan bütçelemesi için bilimsel veri desteği sağlamakta ve CH4 kaynak ve yutak değişikliklerinin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır.

Yüksek uzamsal ve zamansal çözünürlüğe sahip uydu tabanlı CH4 veri ürünleri, insan kaynaklı CH4 emisyon süreçlerini doğrudan yansıtabilir. TROPOMI, CH4 emisyon izleme ve tahmininde sürekli uzamsal ve zamansal tespit avantajını göstermiştir ve yüksek hassasiyetli tespit yetenekleri, bölgesel alan kaynaklı CH4 emisyonlarının izlenmesi ve nicelendirilmesi için de koşullar yaratmaktadır. Eş zamanlı olarak tespit edilen atmosferik CO konsantrasyon verileriyle birlikte, yerel CH4 emisyonlarının kararlılığı, atmosferik taşıma modellerine gerek kalmadan bağımsız olarak değerlendirilebilir. Yüksek uzamsal çözünürlüğe sahip GHGSat serisi ticari uydular, endüstriyel üretimden kaynaklanan CH4 noktasal emisyonlarını elde etmek için tasarlanmıştır. İnce ölçekli CH4 emisyon bulutlarını belirleyerek, yerel emisyon izleme ve emisyon tahmininde yaygın olarak kullanılmaktadırlar.

Referans materyalinin kaynağı:

Ülkemde Karbon Nötrlüğü ve Karbon Zirvesi Hedeflerine Yönelik Atmosferik Metan Gözlem Uydularının Mevcut Durumu ve Gelişim Trendlerinin Analizi