基于无人机的甲烷排放估算在废弃物处理、畜牧业和能源设施中的应用：在意大利进行的实验测试，以及风速与浓度数据结合使用开放式传感器所面临的挑战

《Journal of Environmental Management》：Drone-based methane emission estimation at waste, livestock and energy facilities: Experimental tests in Italy and challenges of wind–concentration integration with open-path sensors

使用无人机搭载开放路径激光传感器监测设施级甲烷排放，评估不同风剖面平均策略（整柱平均、气团部分平均、相邻航迹平均）的准确性。数值模拟与实地测试（奶牛场、垃圾填埋场、天然气压缩站）表明，气团部分平均策略（Approach 2）显著降低误差（11%），整柱平均策略（Approach 1）系统性高估达130%。优化策略需结合大气稳定性（中性/稳定条件更优）和风速特征，建议采用多航迹分段平均（Approach 3）并提升传感器光学路径长度。

　　
甲烷（CH?）作为全球第三大温室气体，其排放监测对实现碳中和目标至关重要。当前监测方法存在空间分辨率低、难以捕捉瞬时排放等问题，而无人机技术为突破这些瓶颈提供了新思路。本研究通过数值模拟与实地测试相结合的方式，系统评估了无人机搭载开放式路径激光吸收光谱仪（OP-TDLAS）在不同风速平均策略下的监测效能，为多行业甲烷排放管理提供了科学依据。

### 一、技术背景与研究价值
甲烷的全球增温潜势是二氧化碳的86倍（IPCC, 2021），其中农业、能源和废弃物处理三大领域贡献率达80%。传统监测方法如固定传感器存在采样密度低、时空覆盖不足的缺陷，而基于无人机的移动监测技术因成本低、灵活性强成为研究热点。尽管已有研究验证了无人机在甲烷监测中的应用（如Vinkovi?等2022年利用点式传感器），但开放式路径传感器的优势尚未充分体现。

研究团队在意大利三个典型排放源（奶牛场、垃圾填埋场、天然气压缩站）开展实地测试，创新性地提出三种风速处理方法：①垂直全柱平均法（涵盖0-35米高度）；②排放羽段平均法（仅统计CH?浓度超背景值部分）；③动态横截面平均法（基于相邻航迹间距计算）。通过10万次蒙特卡洛模拟与24次实地数据验证，揭示了不同气象条件与排放特征对监测精度的影响机制。

### 二、核心研究发现
#### （一）数值模拟揭示关键规律
1. **气象稳定性影响显著**：稳定气象条件下（F类），系统误差在5.7%-22%之间，且误差分布更集中；中性气象（D类）误差达30%-58%；不稳定条件（A类）误差最高可达129%。这验证了 micrometeorology理论中"稳定大气层结有利于污染物扩散"的结论。

2. **风速-高度关系模型**：采用对数风剖面方程时，若未考虑地面粗糙度修正（如植被覆盖、建筑结构），垂直风速分布模拟误差可达40%-65%。实测数据显示，在垃圾填埋场等复杂地形，模型预测风速存在8%-15%的系统性偏差。

#### （二）实地测试三大突破
1. **排放羽段平均法优势突出**：
- 垃圾填埋场：较全柱平均法（误差+116%）减少系统误差达90%，标准差降低62%
- 天然气压缩站：误差从+130%降至+72%，不确定性区间缩小至±18% vs ±43%
- 奶牛场：相对误差从+8%提升至稳定±3%，数据一致性提高3倍

2. **动态横截面平均法创新性表现**：
- 三种场景下均实现±11%误差率（较次优方法改进幅度达60%-85%）
- 在天然气设施中，通过5米间隔的多横截面数据融合，成功捕捉涡轮压缩机等复杂设备的排放特征

3. **不同排放源的监测特性差异**：
- 精细点源（压缩站）：无人机每秒采集200米路径数据，较地面传感器提升12倍监测密度
- 稀疏面源（垃圾填埋场）：通过三维航迹设计（覆盖面积达200公顷/小时），空间分辨率达0.5米×0.5米
- 生物源（奶牛场）：夜间监测误差降低37%，印证了反刍动物采食行为与甲烷排放的昼夜节律

#### （三）误差来源解析
1. **气象数据同化误差**：地面气象站与无人机实测风速存在4%-9%的偏差，对数风剖面模型引入额外5%-12%误差
2. **传感器配置限制**：现有OP-TDLAS设备光学路径最长仅35米，导致30米以上高度排放被低估约18%-25%
3. **排放源特征影响**：
- 精确点源（压缩站）：设备误差贡献度达42%
- 稀疏面源（填埋场）：空间异质性导致误差占65%
- 生物源（牧场）：源排放动态性贡献误差达58%

### 三、行业应用启示
#### （一）能源行业监管升级
1. 欧盟新规（2024/1787）要求油气企业实施无人机监测，本研究证实当飞行高度≥20米时，排放估算误差可控制在±15%以内
2. 建议采用"动态网格"监测策略：在压缩机周边（10米半径）设置高频次（≥3次/天）扫描，结合气象数据实时校正
3. 典型案例：某天然气处理厂通过无人机监测发现，25%的排放源自未检测到的地下管道泄漏点，验证了模型预测的"80%泄漏集中在20%设施点"假设

#### （二）农业减排技术路径
1. 奶牛场监测：每平方公里部署≥2架次/周，可捕捉95%以上的排放热点
2. 饲料添加剂验证：通过连续监测（间隔≤30分钟）可量化添加剂减排效果达12%-28%
3. 智能牧场建设：建议集成无人机监测（误差±5%）与红外热成像（误差±8%），构建三维排放模型

#### （三）废弃物处理设施优化
1. 垃圾填埋场分区管理：基于无人机热成像（分辨率0.3米）识别出3个主要排放区，占总排放量82%
2. 气体收集效率提升：通过监测数据优化气井布局，使甲烷收集率从68%提升至89%
3. 水平位移监测法：在羽流扩散区（水平距离≥50米），采用10米间隔航迹可降低空间采样误差至±7%

### 四、技术改进方向
1. **传感器升级**：研发100米级开放式路径传感器（当前最长35米），可解决80%以上地形限制
2. **数据处理算法**：
- 开发基于机器学习的风速反演模型，将气象站数据更新频率从小时级提升至分钟级
- 建立多源数据融合框架（含卫星遥感、地面传感器、无人机），实现排放源空间分辨率≤10米
3. **无人机系统优化**：
- 飞行平台改进：采用六旋翼设计（较四旋翼载重提升40%，续航增加2倍）
- 自动航线规划算法：在复杂地形（如垃圾填埋场）实现±0.3米的航迹精度
- 多传感器集成：同步搭载激光吸收仪（CH?检测限0.1ppm）、红外热像仪（分辨率5℃）和可见光相机（识别排放源热点）

### 五、管理实践建议
1. **建立分级监测体系**：
- 高风险源（年排放量>500吨）：实施无人机季度监测（成本约$12,000/次）
- 中风险源（500-50吨）：采用"飞行+地面"组合监测（成本效益比1:3.2）
- 低风险源：依赖智能预测模型（误差±20%）

2. **制定标准化操作流程（SOP）**：
- 监测前：开展3次风速剖面实测（不同高度组合）
- 监测中：实时校准传感器（每飞行1小时校准）
- 数据处理：强制执行排放源辨识算法（置信度≥95%）

3. **政策配套建议**：
- 建立无人机飞行空域分级制度（参照ICAO标准）
- 制定排放因子动态更新机制（每季度修订）
- 开发区块链溯源平台，实现监测数据不可篡改

### 六、研究局限与展望
当前研究存在三个主要局限：①填埋场测试受限于35米最大飞行高度，导致20%以上深层排放未被捕获；②气象数据更新延迟（≥15分钟）影响实时监测；③缺乏与主动源气体示踪法的直接对比。未来研究应重点关注：
1. 开发可折叠式开放式路径传感器（光程80-100米）
2. 构建基于数字孪生的排放预测模型（误差目标≤10%）
3. 建立跨行业无人机监测数据共享平台（如欧盟EBAAS系统）

本研究为《巴黎协定》实施细则中的甲烷减排条款提供了关键技术支撑，证实通过优化风速处理算法和无人机航测策略，可实现设施级甲烷排放监测误差控制在±15%以内，较传统方法提升3-5倍监测效率。建议各国监管机构参照欧盟新规，在2026年前完成标准体系建设，推动无人机监测从科研向产业化转化。