Pollution-Carbon Synergy Significantly Enhances the Capability of Tracking Power Plants’ CO2 Emissions from Space

环境科学 卫星 污染 跟踪(教育) 大气科学 数据同化 碳循环 遥感 气象学 工程类 地理 生态系统 教育学 生物 地质学 航空航天工程 生态学 心理学
作者
Donghao Fan,Tianhai Cheng,Hao Zhu,Xiaotong Ye,Tao Tang,Haoran Tong,Xingyu Li,Lili Zhang
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:59 (22): 10919-10928 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acs.est.5c01100
摘要

The potential of satellite-based CO2 emission estimation from power plants is gaining increasing attention. However, the limited spatiotemporal coverage of current satellite-derived XCO2 data poses significant challenges to tracking CO2 variations on a large scale and over extended periods. In view of this, this study uses satellite-derived NO2 data as a suitable proxy and tracks CO2 emissions from 38 selected power plants globally by integrating near-synchronously observed TROPOMI NO2 data and OCO-2 XCO2 data. The results show that our method significantly increases the effective observation frequency by almost 200 times compared to using OCO-2 data alone. Compared to the emissions reported by the power plants, the correlation coefficient of the method used in this study (0.78) is higher than that of the emission inventory estimates (0.43-0.62), resulting in an accuracy improvement of approximately 1.8-2.3 Mt/yr per power plant. The use of satellite-derived NO2 data significantly enhances the ability to remotely estimate CO2 emissions from power plants, which gives us confidence in studying anthropogenic point-source CO2 emissions across different spatial and temporal scales. This enhances the understanding of their variability and mitigation potential, supporting the development of refined carbon inventories and advanced carbon cycle assimilation systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
曾经的贞完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
xing_xing的应助被lone采纳,获得20
刚刚
add完成签到,获得积分10
1秒前
豆子的应助被孙建飞采纳,获得10
1秒前
丘比特的应助被renweimin采纳,获得10
2秒前
火山发布了新的文献求助20
3秒前
黑压压的帝企鹅完成签到,获得积分10
3秒前
小小苏荷发布了新的文献求助20
4秒前
LLL完成签到,获得积分10
4秒前
普通用户30号完成签到 ,获得积分10
4秒前
开朗的天佑完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
wlh256发布了新的文献求助20
5秒前
Badge发布了新的文献求助10
5秒前
lyf发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
7秒前
李健的应助被乐乐看文献采纳,获得10
8秒前
小黄的主人完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
汪宇发布了新的文献求助10
9秒前
zhang发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
11秒前
飞快的诗槐完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
Jasper的应助被小丸子暴富采纳,获得10
12秒前
冷静雪枫发布了新的文献求助10
13秒前
彬彬有李发布了新的文献求助10
13秒前
科研通AI6.4的应助被Lillian采纳,获得10
14秒前
sirhai发布了新的文献求助10
15秒前
独孤忙发布了新的文献求助10
15秒前
魔幻傲霜发布了新的文献求助10
15秒前
xiaolizi的应助被starROme采纳,获得20
16秒前
秋风的应助被虚拟的冰枫采纳,获得10
16秒前
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
The Art of Interactive Teaching 600
Computational Chemical Reaction Engineering: Modeling, Simulation, and Design with MATLAB 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
CLSI C56QG Examples of Hemolyzed, Icteric, and Lipemic/Turbid Samples Quick Guide 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7800690
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9335396
关于积分的说明 20473382
捐赠科研通 7392190
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3326418
关于科研通互助平台的介绍 2473355
邀请新用户注册赠送积分活动 2344213