論文の概要: Uncertainty assessment in satellite-based greenhouse gas emissions estimates using emulated atmospheric transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05751v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 10:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.196478
• Title: Uncertainty assessment in satellite-based greenhouse gas emissions estimates using emulated atmospheric transport
• Title（参考訳）: エミュレートされた大気輸送を用いた衛星による温室効果ガス排出量推定の不確実性評価
• Authors: Jeffrey N. Clark, Elena Fillola, Nawid Keshtmand, Raul Santos-Rodriguez, Matthew Rigby,
• Abstract要約: 大気中輸送の「フットプリント」と温室効果ガスモル分率測定を推定するためのアンサンブルに基づくパイプラインを提案する。 このアプローチは2016年にブラジルのGOSAT(Greenhouse Gases Observing Satellite)観測で実証された。 その結果,大気中の輸送フットプリントとメタンモル分画の両面において,アンサンブル拡散が低信頼な空間的および時間的予測を浮き彫りにすることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11515105534512099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring greenhouse gas emissions and evaluating national inventories require efficient, scalable, and reliable inference methods. Top-down approaches, combined with recent advances in satellite observations, provide new opportunities to evaluate emissions at continental and global scales. However, transport models used in these methods remain a key source of uncertainty: they are computationally expensive to run at scale, and their uncertainty is difficult to characterise. Artificial intelligence offers a dual opportunity to accelerate transport simulations and to quantify their associated uncertainty. We present an ensemble-based pipeline for estimating atmospheric transport "footprints", greenhouse gas mole fraction measurements, and their uncertainties using a graph neural network emulator of a Lagrangian Particle Dispersion Model (LPDM). The approach is demonstrated with GOSAT (Greenhouse Gases Observing Satellite) observations for Brazil in 2016. The emulator achieved a ~1000x speed-up over the NAME LPDM, while reproducing large-scale footprint structures. Ensembles were calculated to quantify absolute and relative uncertainty, revealing spatial correlations with prediction error. The results show that ensemble spread highlights low-confidence spatial and temporal predictions for both atmospheric transport footprints and methane mole fractions. While demonstrated here for an LPDM emulator, the approach could be applied more generally to atmospheric transport models, supporting uncertainty-aware greenhouse gas inversion systems and improving the robustness of satellite-based emissions monitoring. With further development, ensemble-based emulators could also help explore systematic LPDM errors, offering a computationally efficient pathway towards a more comprehensive uncertainty budget in greenhouse gas flux estimates.
• Abstract（参考訳）: 温室効果ガス排出量のモニタリングと国家在庫の評価には、効率的でスケーラブルで信頼性の高い推論方法が必要である。 トップダウンアプローチは、近年の衛星観測の進歩と相まって、大陸や世界規模での排出を評価する新たな機会を提供する。 しかし、これらの手法で使用される輸送モデルは、大規模に実行するのに計算コストがかかり、不確実性の特徴付けが困難である、不確実性の主要な原因である。 人工知能は、輸送シミュレーションを加速し、関連する不確実性を定量化する双対の機会を提供する。 ラグランジアン粒子分散モデル(LPDM)のグラフニューラルネットワークエミュレータを用いて,大気中の「フットプリント」を推定するためのアンサンブルに基づくパイプライン,温室効果ガスモル分率の測定,およびその不確実性について述べる。 このアプローチは2016年にブラジルのGOSAT(Greenhouse Gases Observing Satellite)観測で実証された。 エミュレータは、大規模なフットプリント構造を再現しながら、NAME LPDMの約1000倍のスピードアップを達成した。 アンサンブルを計算して絶対的および相対的不確実性を定量化し、空間的相関と予測誤差を明らかにした。 その結果,大気中の輸送フットプリントとメタンモル分画の両面において,アンサンブル拡散が低信頼な空間的および時間的予測を浮き彫りにすることがわかった。 ここではLPDMエミュレータとして実証されているが、より一般的に大気輸送モデルに適用でき、不確実性を認識した温室効果ガスインバージョンシステムをサポートし、衛星による排出監視の堅牢性を向上させることができる。 さらなる開発により、アンサンブルベースのエミュレータは、温室効果ガスフラックス推定におけるより包括的な不確実性予算への計算的に効率的な経路を提供する、体系的なLPDMエラーの探索にも役立てることができる。

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