《Waste Management》：Expanding the tracer correlation method (TCM): A performance-based framework for wider implementation in landfill methane emissions monitoring
编辑推荐：
基于受控释放实验，评估了Tracer Correlation Method（TCM）在垃圾填埋场甲烷排放监测中的适用性，提出将传统黄金标准（R2≥0.80，ERD≤20%）扩展为银标准（R2≥0.60，ERD≤30%），以提升数据利用率并维持估算精度。
Tarek Abichou|Foroozan Arkian|Eric Howarth|Tahereh Malmir|Rafee Iftakhar Hossain|Pylyp Buntov|Yurii Dudak|David Risk
佛罗里达州立大学FAMU-FSU工程学院土木与环境工程系，美国佛罗里达州塔拉哈西32310
摘要
示踪剂相关性方法（TCM）在用于量化垃圾填埋场甲烷排放时，依赖于先前制定的严格质量控制阈值（R2 ≥ 0.80和排放率偏差（ERD）≤ 20%，以下简称“黄金标准”。然而，这些阈值常常排除了大量收集到的数据，限制了TCM的更广泛应用。我们在加拿大安大略省的Petrolia垃圾填埋场进行了一次控制释放实验，期间甲烷的排放速率是已知的（27.1–179公斤/小时），但测试期间并未将这些信息告知测量团队。我们将TCM的排放估计值（基于斜率和面积的方法）与实际排放量进行了比较，使用了对称平均绝对百分比误差（SMAPE）作为评估指标。虽然符合黄金标准阈值的测量段与实际排放量高度一致，但一些不符合标准的测量段也得出的排放估计值也在20–30%的范围内。基于这些结果，我们提出了一个扩展的分类框架，引入了“银级”标准（R2 ≥ 0.60，ERD ≤ 30%），从而在条件较为一般的情况下也能保留有效的数据。这些结果表明，TCM能够提供准确的垃圾填埋场总排放量估计值，有助于建立一个更加灵活、基于性能的评估框架，提高其在垃圾填埋场监测中的实用性。
引言
示踪剂相关性方法（TCM）是估算整个垃圾填埋场甲烷排放量最常用的技术之一。通过以受控速率释放示踪气体并测量下风向的示踪剂和甲烷浓度，TCM可以在无需详细现场气象数据的情况下估算排放量。由于其实用性和准确性，它已成为垃圾填埋场甲烷监测的标准方法。然而，TCM数据通常需要使用严格的质量控制阈值进行评估，最显著的是相关系数（示踪剂与甲烷之间的相关系数：R2）≥ 0.80以及基于斜率和面积的估算值之间的排放率偏差（ERD）≤ 20%。虽然这些阈值能确保结果的可靠性，但也排除了许多有效数据。这一限制减少了数据的可用性，并可能增加TCM监测的成本。
Czepiel等人（Czepiel et al., 1996）首次将示踪剂相关性方法应用于垃圾填埋场甲烷的量化，证明了利用大气示踪剂估算整个填埋场排放量的可行性。在此基础上，M?nster等人（M?nster et al., 2015）在多个丹麦垃圾填埋场应用了该方法，改进了示踪剂释放方案，并指出了烟羽混合和大气变化带来的不确定性。在美国，Foster-Wittig等人（Foster-Wittig et al., 2015）首次进行了大规模、标准化的移动式TCM研究，涵盖了15个垃圾填埋场，并引入了“方法质量指标”（MQIs），包括信噪比（SNR）、R2和ERD。我们将这些MQIs视为“黄金标准”，用于筛选测量段并确保质量控制。在这些研究中，移动测量路径是指沿着这些路径连续测量甲烷和示踪剂浓度的地面车辆轨迹，用于估算整个填埋场的排放量。最近，Taylor等人（Taylor et al., 2018）使用天气研究和预报（WRF）模型在已知实际排放量的情况下模拟了TCM的应用，首次系统地评估了该方法的准确性。他们的建模结果表明，TCM的误差受风速、示踪剂放置位置和昼夜变化的影响显著，这既凸显了该方法的优点，也揭示了其在变化大气条件下的局限性。
在所有垃圾填埋场排放量估算方法中，TCM因其可扩展性和准确性而脱颖而出。Foster-Wittig等人（Foster-Wittig et al., 2015）报告称，该方法通常能够达到实际排放量的约20%，使其成为目前最可靠的估算方法之一。
TCM已应用于各种场所和排放源，包括垃圾填埋场和污水处理厂，使用了不同的示踪气体（如一氧化二氮（N?O）、六氟化硫（SF?）和乙炔（C?H?），并采用了多种分析仪器（如FTIR、基于激光的检测器和腔体衰减光谱法）。尽管最初是为整个场地的量化设计的，Scheutz等人（Scheutz et al., 2011）证明双示踪剂设置可以区分垃圾填埋场不同区域的排放量，表明TCM也具有空间分辨率的潜力。Foster-Wittig等人（Foster-Wittig et al., 2015）进一步完善了移动式调查的方法论，推荐了MQI阈值（R2 ≥ 0.85，ERD ≤ 20%，SNR ≥ 3）以及每天至少采集10到12个测量段以获得可靠的估算结果。虽然这些标准有助于确保数据质量，但有时也可能过于严格，排除了一些仍可能提供有效排放估计的数据。值得注意的是，Foster-Wittig等人（Foster-Wittig et al., 2015）使用的R2 ≥ 0.85是基于绝对浓度（甲烷为ppm，乙炔为ppb）而非浓度增强值（测量浓度减去背景浓度）。
为了解决这些问题，我们参与了位于安大略省的Simulation Facility for Landfill Emission Experiments（SIMFLEX）进行的控制释放实验。实验的目的是在现实但受控的条件下评估多种甲烷测量系统。我们的TCM团队与其他使用不同技术和方法的团队一起参与了这些实验。控制释放实验包括了多种甲烷释放情况，涵盖了以往基于示踪剂的研究中报告的低至中等范围的垃圾填埋场排放量。我们的TCM团队参与了大部分实验，仅错过了释放活动的第一天和最后一天。完整的实验细节见第2节。在控制释放环境中使用TCM的这一独特机会，使我们能够直接比较TCM估算值与实际排放量。此外，这也提供了一个测试传统MQI有效性的机会，并探讨是否更灵活的MQI阈值仍能提供准确的排放量估算。具体来说，我们研究了略低于原始黄金标准标准的测量段是否仍能提供可接受的排放量估算，以及环境和几何因素（如风向和烟羽传播时间）如何影响这些估算结果。
最后，大多数示踪剂相关性研究依赖于绝对浓度相关性，直接从原始值计算R2和通量估算。尽管这种方法很常见，但它隐含地将回归分析（甲烷与示踪剂之间）与可能因地点和测量段而异的环境背景条件联系在一起。在这项工作中，我们挑战了这一惯例，证明了基于扣除背景后的浓度增强的相关性方法更为稳健和通用。
本研究的目标是：（1）在受控释放和变化的大气条件下评估基于TCM的甲烷排放量估算的准确性；（2）评估是否可以在传统的黄金标准MQI阈值之外获得可靠的估算结果；（3）提出一个基于性能的分类框架，以提高未来TCM数据的保留率，同时保持对垃圾填埋场总甲烷排放量测量的准确性的要求。
实验片段
SIMFLEX的控制释放实验
实验于2023年11月6日至14日进行，属于一项在真实但受控条件下测试甲烷检测技术的更大规模活动的一部分。选择Petrolia站点是因为其背景排放量低且外部干扰少。所有释放活动均获得了技术标准与安全管理局（TSSA）和环境、保护与公园部（MECP）的批准。一个临时管道网络用于分配甲烷
测量段数据以及R2和ERD的敏感性分析
对于每个实验，我们计算了给定释放事件所有烟羽测量段的Q值平均值，然后使用SMAPE根据我们的估算值与实际排放量之间的差异来计算误差。这使我们能够比较每个实验的平均误差与两个常用的质量指标：ERD和R2的关系。图3(a–d)展示了四个散点图，说明了这些关系。
讨论与实际意义
在Petrolia垃圾填埋场进行的控制甲烷释放实验提供了一个难得的机会，在已知排放量的实际现场条件下评估示踪剂相关性方法（TCM）的性能。之前的TCM研究主要在运营中的垃圾填埋场进行，那里的真实排放量是未知的，因此可以进行验证。例如，Foster-Wittig等人（Foster-Wittig et al., 2015）建立了广泛采用的方法质量指标
限制与适用性
SIMFLEX站点的面积约为10公顷，比许多运营中的垃圾填埋场要小。虽然受控设计能够精确验证TCM在已知排放量下的性能，但较大的设施可能会表现出更复杂的烟羽结构、空间异质性和污染源重叠。因此，提出的基于性能的框架应被视为需要在更大规模的垃圾填埋场进行进一步验证的基础。
控制释放实验是在
总结与结论
本研究在Petrolia站点进行的控制释放实验中评估了TCM在垃圾填埋场甲烷量化中的应用。通过将TCM估算值与已知排放量进行比较，我们评估了基于面积和斜率的方法在不同大气和烟羽条件下的性能。传统的质量控制阈值（即黄金标准：R2 ≥ 0.80和ERD ≤ 20%）被证明能有效确保估算结果的可靠性。然而，有些测量段未能满足这些标准
CRediT作者贡献声明
Tarek Abichou：撰写 – 审稿与编辑、验证、监督、资源管理、项目实施、方法论设计、调查、资金筹集、数据分析、数据整理、概念构思。
Foroozan Arkian：撰写 – 初稿撰写、方法论设计、数据分析。
Eric Howarth：数据整理。
Tahereh Malmir：数据整理。
Rafee Iftakhar Hossain：Pylyp Buntov：概念构思。
Yurii Dudak：概念构思。
David Risk：撰写 – 审稿与编辑、项目管理
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究部分由环境研究与教育基金会（EREF）资助。本文中的任何观点、发现、结论或建议不一定反映EREF的观点。
