Satellite-based emission verification: pilot study : final report

Medientyp: E-Book

Titel: Satellite-based emission verification : pilot study : final report

Beteiligte: Dammers, Enrico [Verfasser:in]; Tokaya, Janot [Verfasser:in]; Timmermans, Renske [Verfasser:in]; Schaap, Martijn [Verfasser:in]; Coenen, Peter [Verfasser:in]; Mielke, Christian [Herausgeber:in]; Hausmann, Kevin [Herausgeber:in]

Körperschaft: Deutschland, Umweltbundesamt ; Nederlandse Organisatie voor Toegepast-Natuurwetenschappelijk Onderzoek

Erschienen: Dessau-Roßlau: Umweltbundesamt, June 2023

Umfang: 1 Online-Ressource (108 Seiten, 8,5 MB); Illustrationen, Karten, Diagramme

Sprache: Englisch

Identifikator:

Schlagwörter: Forschungsbericht

Entstehung:

Anmerkungen: Report completed in: November 2022
Sprache der Zusammenfassung: Deutsch, Englisch

Beschreibung: Satellites that measure the chemical composition of the atmosphere are becoming more accurate and numerous, providing a unique opportunity to independently monitor emissions for large geographical regions in a consistent way. This report elaborates the development of a software tool which is able to process satellite observation data and estimate NOx emissions from it for a pre-defined area. The tool is fully operational for processing satellite observations from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) and the Ozone Monitoring Instrument (OMI). The tool is modular in design with the capability in mind to digest satellite data from various satellites and for pollutants. It is furthermore designed to be relatively simple and operates without a dependence on complicated and computationally demanding atmospheric models. The methods for satellite based emission estimation can complement data from emission inventories by incorporating independent measurement techniques into the reporting scheme. This would help to identify room for improvement in the compilation of inventories as well as boost the transparency and confidence in the reported data. The developed capabilities of the tool are applied to derive German national emissions for the year 2019 as well as the trend in NOx emissions between 2005 and 2019. Three methods to derive NOx emissions estimates from satellite observations are developed and applied to TROPOMI data for the year 2019. Derivation of emissions through direct integration of atmospheric concentrations over the vertical columns within a region (called the Naïve method) results in an estimate of German NOx emission of 1097.1 kton. A Gaussian plume-based fitting routine (Fioletov et al., 2017) led to an estimated 1241.0 kton and a computation based on the divergence of the pollutant flux field (Beirle et al., 2019) resulted in an estimate of 1260.7 kton. All three estimates are within 15% of the reported total emissions for 2019 (1108.82, NFR, Submission 2022 (europa.eu)). To derive the trend in NOx emissions within the past 15 years, the Fioletov method was applied to OMI observations between 2005 and 2019, showing an average decrease of around 25% between the 2005-2007 and 2017-2019 period, which is in agreement with the reduction reported in emission inventories (20% reduction between 2005-2007 and 2014-2016 period and 23% between 2005-2007 and 2017-2019 period found in the 2022 NFR reported totals based on fuel sold [Submission 2022]). TROPOMI was launched in October 2017 hence its data cannot be used to monitor long term trends. While all three methods show comparable results for 2019 at country level, differences were observed at smaller administrative scales, notably the Naïve method not being able to reproduce local emission gradients to the same level as the other methods. At the highest administrative level (Districts) the Gaussian plume method starts to outperform the divergence method. Both methods can be further improved to reach higher levels of accuracy. The majority of the uncertainties relate to the estimated NOx lifetime in the calculations and inaccuracies in the TROPOMI-NO2 product. An important issue when comparing emission estimates from satellite observations with the official inventory data is the fact that the inventories (by convention) do not include all emission sources which contribute to the observed concentrations. Adding estimates for natural emissions and emissions from the so called “Memo” items 1 from the IIR to the national total as reported in the IIR bring the inventory data and the satellite observation closer together.

Satelliten, die die chemische Zusammensetzung der Atmosphäre messen, werden immer zahlreicher und genauer. Sie bieten die Option, Emissionen über große geografische Regionen hinweg und auf einheitliche Weise unabhängig zu überwachen. Dieser Bericht erläutert die Entwicklung eines Softwaretools, welches in der Lage ist, Satellitenbeobachtungsdaten zu verarbeiten und daraus NOx-Emissionen für ein vordefiniertes Gebiet abzuschätzen. Das Werkzeug ist auf die Verarbeitung von Satellitenbeobachtungen des TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) und des Ozone Monitoring Instrument (OMI) optimiert, bietet aber einen modularen Aufbau, um Satellitendaten von verschiedenen Satelliten und zu unterschiedlichen Schadstoffen zu verarbeiten. Es ist darüber hinaus so konzipiert, dass es relativ einfach funktionsfähig ist, ohne von komplizierten und rechenintensiven atmosphärischen Modellen abhängig zu sein. Die Methoden zur satellitengestützten Emissionsschätzung können Daten aus Emissionsinventaren ergänzen, indem sie unabhängige Datenreihen in das Berichtssystem einbeziehen. Dies trägt bei, Verbesserungspotenziale bei der Erstellung von Inventaren zu identifizieren und die Transparenz und das Vertrauen in die gemeldeten Daten zu stärken. Die entwickelten Features der Software werden angewendet, um die deutschen nationalen Emissionen für das Jahr 2019 sowie den Trend der NOx-Emissionen zwischen 2005 und 2019 nachzuvollziehen. Zu diesem Zweck werden insgesamt drei Methoden zur Ableitung der NOx-Emissionen aus Satellitenbeobachtungen entwickelt und auf TROPOMI-Daten für das Jahr 2019 angewendet um eine Schätzung der nationalen deutschen NOx-Emissionen zu erhalten. Die einfache Ableitung einer Emissionsschätzung durch Integration der atmosphärischen Konzentrationen über die vertikalen Säulen innerhalb einer Region (als „naive Methode“ bezeichnet) führt zu einer Schätzung der deutschen NOx-Emissionen von 1097,1 kt in 2019. Eine zweite Methode auf Basis von Abgasfahnen (Fioletov et al., 2017) führte zu einer Schätzung von 1241,0 kt und der dritte Ansatz auf der Grundlage der Divergenz des Schadstoffflussfeldes (Beirle et al., 2019) ergab eine Schätzung von 1260,7 kt. Alle drei Berechnungen liegen innerhalb von 15% der von Deutschland berichteten Gesamtemissionen für 2019 (1108,82 kt, NFR-Submission 2022). Um den Trend der NOx-Emissionen über die letzten 15 Jahre abzuleiten, wurde die Fioletov-Methode auf OMI-Beobachtungen aus der Zeit zwischen 2005 und 2019 angewendet, die einen Rückgang der Emissionen um etwa 25% zwischen 2005 und 2019 zeigt, in guter Übereinstimmung mit den Emissionsinventaren (20% bis 25% Abnahme, je nach Grundlage). Das TROPOMI-Instrument wurde erst im Oktober 2017 in Betrieb genommen und seine Daten können daher noch nicht zur Überwachung langfristiger Trends verwendet werden. Während alle drei Methoden für 2019 auf Bundesebene vergleichbare Ergebnisse zeigen, wurden Unterschiede auf kleineren Verwaltungsskalen offenbar, wobei insbesondere die „naive“ Methode lokale Emissionsgradienten nicht reproduzieren kann. Auf der höchsten Verwaltungsebene der Gemeinden beginnt die Gaußsche Fahnenmethode die Divergenz Methode zu übertreffen. Alle Methoden können weiter verbessert werden, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Der größte Teil der Unsicherheiten bei den Berechnungen ergibt sich aus der geschätzten NOx-Lebensdauer in der Luft und den Ungenauigkeiten im TROPOMI-NO2-Produkt. Eine grundlegende Schwierigkeit beim Vergleich von Emissionsschätzungen aus Satellitenbeobachtungen mit den amtlichen Inventardaten ist die Tatsache, dass die Inventare per Definition nicht alle Emissionsquellen enthalten, die zu den beobachteten Konzentrationen beitragen. Das Hinzurechnen von Schätzungen für natürliche Emissionsquellen (etwa Gewitter und Vegetation) sowie Emissionen aus den sogenannten „Memo-Items“, deren Emissionen zwar berichtet aber nicht zu den nationalen Gesamtmengen gerechnet werden, bringt die Inventardaten und die Satellitenbeobachtung näher zusammen.

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