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甲烷（CH?）作为重要温室气体，监测其排放意义重大。研究人员利用 Sentinel - 5P 卫星数据，结合多种图像处理技术开展甲烷监测与预测研究。结果显示卡塔尔甲烷浓度有月、年变化且低于全球平均，模型预测精度较高。该研究为环境决策提供依据。
甲烷（CH?）是一种对全球气候有着重大影响的温室气体。自工业革命以来，它对人为导致的全球变暖贡献约 25% 。尽管其在大气中的寿命比二氧化碳（CO?）短，但在 100 年的时间尺度上，它的全球变暖潜能是二氧化碳的 25 倍多。甲烷的主要来源包括湿地排放等自然过程以及化石燃料开采、农业和废物管理等人为活动。在像卡塔尔这样依赖天然气生产的干旱地区，准确了解甲烷的动态变化，对于制定合理的环境政策和减排策略至关重要。
然而，传统的甲烷监测面临诸多挑战。在干旱地区，地面监测站点稀疏，存在数据缺口、特定区域空间分辨率低以及大气变化导致的数据不一致等问题。以往的研究虽利用遥感技术检测甲烷 “超级排放源” 和追踪排放，但很少将高分辨率卫星数据与预测模型结合来预测未来甲烷趋势。在此背景下，来自未知研究机构的研究人员开展了一项研究，旨在通过创新方法分析和预测甲烷水平，相关成果发表在《Ecological Informatics》上。
研究人员利用欧洲航天局（ESA）发射的 Sentinel - 5P 卫星数据，该卫星配备的对流层监测仪（TROPOMI）可提供高分辨率数据。研究的关键技术方法主要包括：一是数据处理，通过 Python - based Earth Engine API 获取数据，对甲烷柱体积混合比数据进行去偏校正，将数据按日、月、年进行平均处理；二是图像分析，运用 Sobel 梯度分析突出甲烷浓度的空间变化，采用阈值化处理确定甲烷浓度是否超过安全标准；三是预测模型，利用线性回归模型，基于 2019 - 2024 年的历史数据预测 2024 年下半年和 2025 年的甲烷浓度。
研究结果如下：
- 平均图像分析：由于卫星图像存在数据缺口等问题，研究人员采用平均图像的方法。分析发现卡塔尔甲烷浓度有明显的月和年变化，2024 年的年平均浓度有所上升，但仍远低于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的全球平均水平，这表明卡塔尔对全球甲烷水平的贡献相对较低，且其排放管理较为有效。
- 梯度图像分析：通过 Sobel 梯度函数处理平均图像，揭示了卡塔尔甲烷水平的空间变化。在西南部和北部等地区，由于大型基础设施项目和油气设施的存在，出现了显著的梯度变化，但整体甲烷浓度相对稳定且在标准范围内。
- 阈值化处理结果：将甲烷浓度与美国国家职业安全与健康研究所（NIOSH）和美国职业安全与健康管理局（OSHA）设定的 1000ppm 安全阈值进行比较，发现 2019 - 2024 年所有阈值图像均为黑色，即甲烷浓度未超过阈值，这意味着监测区域的甲烷水平稳定且受控。
- 时间回归分析：利用线性回归模型预测未来甲烷浓度，模型的 R2 值达到 0.86，表明该模型能够解释 86% 的甲烷浓度变化，均方根误差（RMSE）为 155.86ppb，反映了模型的预测准确性。对 2024 年 7 - 8 月预测结果的评估显示，RMSE 平均为 18.48% ，标准差为 4.22% ，进一步验证了模型的可靠性。
研究结论表明，该研究通过整合多年的 Sentinel - 5P 观测数据、先进的图像处理技术和基于机器学习的时间回归，提供了一个更强大的框架来识别甲烷排放的长期趋势。研究中的方法不仅有助于更准确地了解卡塔尔的甲烷动态，还可以应用于全球甲烷监测，特别是在地面测量稀疏或不可用的地区。此外，该研究中的图像处理和机器学习技术也为跟踪其他温室气体（如 CO?和 NO?）奠定了基础，有助于推动全球应对气候变化的努力。然而，研究也存在一定局限性，如 Sentinel - 5P 数据集的空间分辨率有限，可能会忽略一些小规模的甲烷排放源，且线性回归模型可能无法捕捉到一些非线性变化。未来的研究可以探索整合深度学习模型或混合回归方法，以提高预测准确性，更好地应对复杂的排放模式。总体而言，这项研究为环境监测和政策制定提供了重要的参考依据，对全球气候研究具有重要意义。
