基于无人机与地面监测集成技术的高有机质垃圾填埋场甲烷排放表征

《Waste Management》：Characterizing methane emissions from high-organic-content landfills via integrated UAV and ground-based monitoring

　　

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  无人机热点相对于地面参考数据的召回率为 51.5–51.9%，精确率为 70.6%。
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  重叠热点引导了对附近覆盖层和气体系统特征的检查。
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  局部质量平衡计算为选定热点提供了筛查估计。
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  边界无人机柱状增强值没有匹配的浅层热点。

引言

甲烷（CH₄）是一种主要的人为温室气体，继二氧化碳（CO₂）之后，是导致人为变暖的第二大贡献者。政府间气候变化专门委员会报告指出，CH₄ 的 100 年全球增温潜值约为 28，20 年全球增温潜值约为 81（IPCC, 2021）。由于 CH₄ 的大气寿命约为 12 年，减少其排放可以在短期内减缓变暖。

垃圾填埋场是 CH₄ 的重要人为排放源。有机废物的厌氧降解会产生填埋气体（LFG），通常体积含量为 50–55% 的 CH₄（US EPA, 2021）。包括垃圾填埋场和废水在内的废弃物行业占全球人为 CH₄ 排放量的约 20%，使其成为继农业和化石燃料之后第三大排放部门（UNEP & CCAC, 2021）。改善对垃圾填埋场 CH₄ 排放的监测和控制有助于短期缓解努力（Hu et al., 2023, UNEP & CCAC, 2021, Wang et al., 2024）。

城市固体废物（MSW）的组成，尤其是食品废物的比例，因膳食模式和废物管理实践的差异而在不同地区存在变化（Li et al., 2017）。在中国，食品废物占城市 MSW 的近 60%（Liu et al., 2020, Zhu et al., 2021）。这种高有机质含量增加了保水性和可生物降解基质的可用性。再加上维持厌氧条件的覆盖层，可以促进 CH₄ 的快速生成（Chen et al., 2021, Schirmer et al., 2014）。

对高有机质含量垃圾填埋场的系统性现场研究仍然有限，尤其是在中国等新兴经济体（Manheim et al., 2021）。综合现场观测有助于刻画甲烷增强值与覆盖层状况、气体收集基础设施、废物特征和复杂地形之间的关系，同时支持对各类垃圾填埋场环境中监测策略的评估。垃圾填埋场的甲烷排放可通过清单或模型计算以及现场测量来评估。清单和模型方法利用活动数据和甲烷生成、氧化、回收和释放的参数化表征来估计排放量。现场测量在特定空间和时间尺度上观测甲烷浓度或与通量相关的信号。

基于测量的方法涵盖多种平台和空间尺度。静态或通量室提供局部地表通量测量（Stadler et al., 2024, Williams et al., 2023, Xie et al., 2022）。配备便携式传感器的步行调查和基于车辆的移动测量支持浅层空间筛查和下行羽流特征分析（Lando et al., 2017, M?nster et al., 2015）。无人机（UAV）和载人飞机调查扩展了单个设施的空间覆盖范围（Allen et al., 2019, Fosco et al., 2024, Scarpelli et al., 2024），而卫星观测则为足够大的甲烷源提供互补的区域筛查（Cusworth et al., 2019, Mohammadimanesh et al., 2025）。这些方法在空间覆盖范围、检测灵敏度以及将甲烷增强值与单个地表特征关联的能力方面各不相同。将广域调查与现场验证相结合，对于排放空间异质性较大（Rachor et al., 2013）且可能受间歇性释放、覆盖层破损、气体收集基础设施和大气传输影响的垃圾填埋场尤为重要。

无人机技术的最新进展为甲烷监测创造了新的机会（Fosco et al., 2024）。配备轻型气体传感器的无人机可以快速绘制高分辨率甲烷浓度场，并支持羽流绘制和源筛查。然而，许多基于无人机的研究侧重于整个站点的总排放量，对离散排放路径和相关地表特征的空间划分和解释关注较少（Allen et al., 2019, Fosco et al., 2025, Yong et al., 2024）。以往的研究已证明航空观测在识别垃圾填埋场的活跃作业面和气体收集基础设施（Scarpelli et al., 2024）以及石油天然气设施的主要局部泄漏点（Tyner and Johnson, 2021）方面的价值。

我们研究了中国西北部一座大城市的大型 MSW 垃圾填埋场，其中填埋的废物具有极高的食品废物含量。我们结合无人机遥感与地面测量，刻画了整个垃圾填埋场的空间甲烷分布模式。本研究旨在：(1) 绘制甲烷热点并量化无人机与地面观测之间的空间一致性；(2) 考察附近的表面和基础设施特征，并比较不同覆盖材料和废物年龄区域中选定位置的探索性克里金辅助筛查估计值；以及 (3) 评估两种平台如何指导有针对性的检查和额外测量。

章节片段

研究地点描述

本研究在中国西北部一座大城市的一座大型 MSW 垃圾填埋场进行。地面和无人机监测活动于 2022 年 6 月至 8 月进行。届时，整个垃圾填埋场已停止接收废物，监测活动期间没有活跃的废物填埋面。

该垃圾填埋场位于山谷型地形环境中，其特征是中央有山脊，两端海拔较低（图 1）。在垃圾填埋场运营期间，当地黄土被用作

跨平台甲烷热点及附近地表和基础设施特征识别

将 2022 年 6 月采集的地面测量数据与 2022 年 8 月采集的无人机观测数据进行对比，以定位两个数据集均显示甲烷升高的区域。正射影像和现场观测被用于考察附近的地表和基础设施特征。

浅层和 1.5 米测量的热点图显示了具有统计显著升高的甲烷浓度簇群（图 3a 和 b）。这些簇群与无人机路径积分甲烷模式、高分辨率

讨论与运维意义

对比无人机和地面热点图可确定现场检查的候选区域，以及两种平台意见不一致的位置。空间对比量化了它们在采样区域的一致性，而正射影像和现场观测则有助于考察附近的地表和基础设施特征。局部质量流量估计为选定位置之间提供了描述性比较。

在 30 米匹配距离下，无人机匹配规则将 42.3% 的评估位置分类为

CRediT 作者贡献声明

Shuai Zhang： 撰写 – 审阅与编辑、监督、资源、项目管理、获取资金、概念构思。Mingkun Lin： 撰写 – 初稿、可视化、软件、方法论、调查、概念构思。Kai Liu： 验证、调查、形式分析、数据整理。Menglin Lei： 软件、形式分析。Xuyang Huang： 撰写 – 审阅与编辑、数据整理。Xunchang Fei： 撰写 – 审阅与编辑。Jiwu Lan： 撰写 – 审阅与编辑、资源。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在可能影响本文报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究由中国国家自然科学基金（资助编号 51988101；资助编号 52278376）和浙江省自然科学基金（LZJMZ24D050005）资助。

Shuai Zhang|Mingkun Lin|Kai Liu|Menglin Lei|Xuyang Huang|Xunchang Fei|Jiwu Lan|Jiang Qian|Ni An