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Fernerkundung von Treibhausgasen (CO2, CH4) Status und Perspektiven
Heinrich Bovensmann, Institut für Umweltphysik, Universität Bremen mit Beiträgen von M. Buchwitz, K. Bramstedt, M. Reuter, K. Gerilowski, J. Heymann, S.
Krautwurst, S. Noel, T. Krings, O. Schneising, J. Notholt, J. P. Burrows & CarbonSat Team (MPI BGC, SRON, LSCE, EMPA, UoL, NASA JPL, DLR, ESA, Airbus, OHB,…)
heinrich.bovensmann@uni-bremen.de
We can hardly manage what we do not measure.
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Passive Fernerkundung von Treibhausgasverteilungen in der Atmosphäre
SCIAMACHY auf ENVISAT (2002-2012): CO2, CH4, CO, O3, NO2, SO2 ... GOSAT (2010 – 2017): CO2, CH4
OCO-2 (2014 - 2017): CO2
Sentinel 5 Precursor (2016 – 2022): CH4, CO, O3, NO2, SO2 …
DKK Jahrestagung | April 2016 | Slide 4 Reuter et al., Nature Geoscience 2014
Änderungen CO2 in anthropogene Quellregionen
• Verbrennung fossiler Energieträger produziert NO2 und CO2, NO2 nutze, um „anthropogen“ Kontaminierte Luftmassen zu identifizieren => Änderung im CO2ff extrahiert.
• Nord Amerika & Europa: abnehmende Emissionen (aber großer Fehlerbalken bei CO2)
• Asien: Anstieg der Emissionen, aber weniger NOx pro CO2: Trend zu saubereren Technologien
2003-2011
Daten: SCIAMACHY / ENVISAT
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Europas Biosphäre als wichtige C-Senke – unsicher?
Reuter et al. (manuscript submitted)
Publizierten Werte zum Kohlenstoffbudget Europas (Unsicherheiten: 1-sigma):
Eine zukünftige CO2-Mission kann Fehler auf 0.1-0.2 GtC/a reduzieren.
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CO2 - Erhöhung
Slit
Fernerkundung von Kraftwerksemissionen (CO2)
Gerilowski et al 2011, Krings et al. 2011
Weisweiler
• Weitere Kraftwerk beprobt: Jänschwalde, Neurath etc. – Next: Berlin 2017 • Gute informelle Zusammenarbeit mit Betreibern (Vattenfall, RWE etc.)
CO2 Messungen über der Abluftfahne des Kohlekraftwerks Weisweiler/Niederrhein
bestätigen berichtete Emissionen (jährliche Emissionen 19 MtCO2/yr)
MAMAP
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Erhöhte Methan-Konzentrationen: Öl/Gas USA
Bakken
Emission Increase:
990 ± 650 ktCH4/yr
Eagle Ford
Emission Increase:
530 ± 330 ktCH4/yr
• Anstieg der Methan Emissionen: 2009-2011 vs. 2006-2008 • Ca. 10% des jährl. Anstiegs im globalen Methan seit 2006
Schneising et al., Future Earth 2014
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Methan aus Öl/Gas Förderung
CH4
• Messkampagne Kalifornien Sommer 2014 • Erhöhtes CH4 über Ölfeldern
(konventionelle Förderung) • keine Emissionen berichtet • Datenanalyse: Emissionen von 30kT CH4/yr
zur Zeit der Messung
Ebenfalls: CH4 aus Wetterschächten (Kohlebergbau), Mülldeponien, geologisches Methan (Seeps)
MAMAP
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Zukünftige Daten: Sentinel 5 Precursor 2016-2022
Mindestens 2 Größenordnungen höhere Datendichte bei verbesserter räumlichen Auflösung und verbesserter Datenqualität der Einzelmessung!
Neue Forschung und Anwendung u.a. bzgl. CH4-Emissionen. MERLIN ab 2020 (hohe & polare Breiten)
Aber: Europa hat derzeit keine Mission die CO2 „liefert“!
SCIAMACHY Sentinel 5P
2002 - 2012 2016 - 2022
CO2, CH4 CH4
CO, O3, NO2, SO2 CO, O3, NO2, SO2
30 km x 60 km 7 km x 7 km
alle 6 Tage global Täglich global
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Resolution too low Accuracy too low
Sampling too sparse Accuracy moderate
Sampling sparse Accuracy good
Imager : Sampling dense Accuracy good
CO2 and CH4 CO2 and CH4 CO2
OCO-2 (2014-2017+) OCO-2 GOSAT
SCIAMACHY (2002-2012)
CO2
GOSAT GOSAT
(2010 – 2017+)
Anforderungen an zukünftige Satellitensensoren
Notwendige Eigenschaften zukünftiger Satellitensensoren zum Treibhausgas-Monitoring
Dichte räumliche Abtastung - “Bilder” der CO2 und CH4 Verteilungen,
- Ausreichende Anzahl an Messungen pro Region
Hohe räumliche Auflösung - Nachweis lokaler Hotspots, Wolken-Unempfindlichkeit
Hohe Genauigkeit - Information stammt aus kleinen Gradienten
Globale Abdeckung European CO2
Monitoring Mission (ESA-EU)
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Informationsgewinn CO2 Flüsse auf Länder-Skala
• Nummerisches Experiment mit simulierten Daten
• Reduktion des Fehlers auf CO2-Flüsse nach Assimilation von Satelliten-Daten über eine Woche im Sommer (Mesoskalen Model)
• Herausforderungen: • systematische
Fehler Model & Daten
• hohe Datendichte
GOSAT OCO-2 CarbonSat
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 %
European CO2 Monitoring Mission
Fehlerreduktion
Feh
lerred
ukti
on
Gering Hoch
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Zusammenfassung: Fernerkundung von Treibhausgasen
• Forschungsaktivitäten in Deutschland konnten in den letzten Jahren demonstrieren, dass Methoden der Fernerkundung von Treibhausgasen wichtige Beiträge zu einem Treibhausgas-Monitoring System leisten können.
• Wissenschaft im Team mit Industrie führend bei der Entwicklung von innovativen Fernerkundungssensoren für Treibhausgase (SCIAMACHY, MAMAP, MERLIN, CHARM-F).
• Wissenschaft führend im Bereich Modellierung und In-Situ Meßnetzen (IAGOS, ICOS, TCCON etc.)
Wissenschaft gut aufgestellt, um Aufbau und Betrieb eines Emissions-Monitoring Systems weiter fachlich voran zu treiben.
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Herausforderungen THG Emissions-Monitoring System
• In-Situ UND Fernerkundung UND Modellierung
• Wissenschaft UND Services
• Universitäre Forschung UND Institutionelle Forschung
UND Industrie
• Mehrwert nutzen: Verbesserung der Prognosefähigkeit
von Klimamodellen
starkes nationales Wissenschaftsprogramm eingebettet in
europäische und weltweite Initiativen !
ein starkes Wissenschaftsprogramm muss alle Phasen
einer Satellitenmission begleiten !
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The way foward towards a comprehensive carbon information system
Hinsichtlich IPCC & COP „Verwertbarkeit“: Netto Flüsse? Quellen? Senken? Absolute Werte? Relative Änderung (als Funktion der Zeit)? Prioritäten?
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Source : D Brunner, EMPA COSMO model
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The top-down atmospheric approach
Simulation of Column CO2 emissions plumes
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Forschungsbedarf THG-Flüsse & Fernerkundung
1. Systematische Fehler in Modellen und THG-Daten
• Welche zusätzlichen Daten würden helfen, systematische Fehler in Modellen
bzw. THG-Daten zu charakterisieren und zu minimeren?
2. Strategien und Methoden, Fernerkundungsdaten mit hoher Datendichte zu
nutzen.
• THG-Imaging Mission z.B. Sentinel 5P (CH4), CarbonSat-Konzept (CO2)
• Inverse Modellierung / Datenassimilation
3. Notwendige Zusatzinformationen - neben Meteorologie, THG-Daten, a-priori
Flüsse und deren Verteilung - , um auf Länderskala belastbare Abschätzung der THG-
Flüsse, bzw. der Änderung der Flüsse zu liefern? Vefügbarkeit?
4. Hinsichtlich IPCC & COP Verwertbarkeit: Netto Flüsse? Quellen? Senken? Absolute
Werte? Relative Änderung (als Funktion der Zeit)? Prioritäten?
5. Verbesserung der Prognosefähigkeit von Klimamodellen: Wie leite ich aus den
THG-Daten verbesserte Parametrisierung (z.B. von Rückkopplungsmechanismen) für
Klimamodelle ab, um deren Prognosefähigkeit zu verbessern?.
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Wie kann man mit Hilfe von Satellitendaten natürliche und anthropogene Beiträge trennen?
• „Bilder“ der räumlichen Verteilung von XCO2, XCH4
• Saisonale Variation XCO2, XCH4
• Korrelation mit anderen Spurengasen (CO, upper trop. CH4, NO2, etc.)
• Kombination mit Bodeninformation (Landnutzung, Vegetations Index, Photosynthese)
• A-priori Information zur räumlichen Verteilung von Quellen und Senken
• Tagesgang der THG -> geostationärer Orbit oder LEO-Konstellation
• Isotope …
Modelled XCO2 (Pillai et al., ACP, 2010):
• Coupled biosphere-atmosphere model with anthropogenic emissions
• Constant background removed
• Resolution: 10 km x 10 km
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http://de.slideshare.net/ASQ1508/quality-metrics
GHG‘s ?
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Wichtige offene Fragen …
… bezüglich der Quellen und Senken von CO2 und Methan sind zum Beispiel:
Stimmen die berichteten
Emissionen ?
Wie verhalten sich die Senken in der
Zukunft bei verstärktem Klimawandel ?
Werden die heutigen Senken zu Quellen ?
Wer emittiert wieviel ? (Quellen) Wieviel CO2 nehmen die Wälder
und Ozeane auf ? (Senken)
Wieviel Methan setzt der
auftauende Permafrostboden frei ?
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= Column-averaged dry-air mole fraction (mixing ratio) of CO2
= Vertical CO2 column / Vertical of dry-air column (via O2)
H L
CO2
O2
XCO2
Using absorption spectroscopy to
determine vertical columns
[number of molecules/area]
Same for XCH4
Key quantities delivered by remote sensing: XCO2 & XCH4
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Scattering in the atmosphere
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Measured radiation -> CO2 emissions
Measured
Radiation
Atmospheric
CO2 or CH4
CO2 or CH4
Emissions A
B
C
Forward-
Models
Transport-
Chemistry-
Model
Radiative-
Transfer-Model
Inversion-
Models
„Inversion“
„Retrieval“
=
„Inversion“
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SCIAMACHY/ENVISAT
Global satellite observations
Global information on near-surface CO2 & CH4
TANSO/GOSAT
Upper layer
CO2 & CH4
IASI,
MIPAS,
SCIA/occ,
AIRS,
ACE-FTS,
…
Global observations
Calibrated radiances
Calibration (L 0-1)
Reference
observations Validation
Inverse
modelling
(L 2-4)
Improved information on
GHG sources & sinks
Atmospheric GHG
distributions
Retrieval (L 1-2)
(Other: OCO-2, S5P, …)
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Methane Airborne Mapper MAMAP
Sensor: • 2-channel (NIR, SWIR-1) spectrometer • Moderate spectral resolution (0.5 - 0.8 nm) • Spatial resolution 30 m – 50 m depending on
airplane used • Robust sensor and flown on different aircrafts
(Cessna 207, Cessna Caravan, AWI P5 DC3T/BT67, Twin Otter)
Measurement principle
• Absorption spectroscopy using scattered/ reflected solar radiation (as SCIAMACHY, OCO-2, GOSAT)
Main data product
• “Column averaged dry air mole fractions” of CH4 and CO2 (XCH4 and XCO2) via proxy approach with typical uncertainty of 0.3%
Gerilowski et al 2011 / 2015, Krings et al. 2011 / 2013
Powerplant:24MTCO2/year
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Methan aus Mülldeponien (Los Angeles) - MAMAP
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Scholl Canyon 27.08.2014
Puente Hills 27.08.2014
BBK 01.09.2014
Olinda Alpha 01.09.2014 9 km
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Anthropogenic CO2 and NOx emissions (Reuter et al., 2014, Nat. Geosci.)
• Significantly lower ΔXCO2 levels at weekends in North America and Europe but not in East Asia (North America & Europe: 34+/-15% less CO2 emitted during weekends).
• Weekend effect of XCO2 is a tiny signal and this is its first detection from space.
• It underlines that the analyzed CO2 signals originate from anthropogenic activities.
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Zukünftige Sensoren müssen Anforderungen in den folgenden Bereichen erfüllen:
• Dichte räumliche Abtastung: “Bilder” der CO2 und CH4 Verteilungen
• Hohe räumliche Auflösung: Nachweis lokaler Hotspots, Wolken-Unempfindlichkeit
• Hohe Genauigkeit: Information stammt aus kleinen Gradienten
• Globale Abdeckung: alle Regionen der Erde tragen CO2 und CH4 bei
Resolution too low Accuracy too low
Sampling too sparse Accuracy moderate
Sampling sparse Accuracy moderate
-> good
Sampling dense Accuracy good
Der Weg zu neuen Sensoren
CO2 and CH4 CO2 and CH4 CO2
GOSAT OCO-2 CarbonSat OCO-2 MicroCarb
(project) GOSAT SCIAMACHY
(stopped)
CO2 and CH4 CO2
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Fossil fuel emissions: CO2 sources
Reminder: uncertainties on emissions are increasing and becoming a substantial error
source for natural flux estimates (Ballantyne et al. 2012/ 2015)
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Understanding the CH4 growth relies on our ability to separate sources and sinks
• CH4 has both natural and anthropogenic sources
• Wetlands are the largest and most uncertain source
• OH radicals remove each year most of the global emissions
• Uncertainties in sources often in the 30-100% range
Atmospheric sink
Fossil fuel extraction
Waste Livestock
Rice paddies
+ Wetlands
Atmospheric increase
Anthropogenic Natural
Soil sink
Fire and Others
OH radicals
90% OH 5% Cl
<1%
(2000-2009)
4%
After Kirschke et al. 2013
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Magnitude of Signals in XCO2 and XCH4
• Signatures in XCO2 on different scales are small … a few ppm
on a ~400 ppm background • Seasonal cycle amplitude ~8-9 ppm
• Weather pattern ~ 5 ppm
• Forest fires ~ 5 ppm
• Power plants ~ 5 ppm
• Intermemispheric gradient ~ 3 ppm
• Annual growth rate ~ 2 ppm/yr
• El Nino response in growth rate: ~ 2 ppm/yr
• Signatures in XCH4 on different scales are small … a few 10 ppb
on a ~ 1800 ppb background • Seasonal cycle amplitude ~ 10 - 15 ppb
• Weather pattern ~ 30 ppb
• Forest fires ~ 30 ppb
• Coal mining, oil/gas production ~ 20 - 40 ppb
• Annual growth rate ~ 8 ppb/yr (since 2007)
• El Nino response in growth rate: ~ 20 ppb/yr
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CO2 and CH4 to be derived from „top of atmosphere“ radiance normalised by solar irradiance (absorption spectroscopy)
• Slant column concentrations from weak CO2 and CH4 absorption
• dry column CO2 & CH4 and light path correction (vertical column) need for O2A and strong CO2
band
Measurement principle
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be extended with GOSAT, OCO-2
XCO2 time series (GHG CCI project)
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Conclusion and Outlook
• During the last years the GHG remote sensing community succeeded in bringing the accuracy of space based GHG data down to a level that scientific investigations on natural processes and feedbacks (carbon sink, CH4 wetlands etc.) as well as anthropogenic emissions are feasible (SCIAMACHY, GOSAT)
• Limitiations are:
• Sparse sampling in time: analysis better then yearly resolution needs spatial averaging over large regions.
• Sparse sampling in space: data analysis below the regional scale currently needs multi-year averages to be analysed.
• Measurement random and systematic errors limit some applications
Next generation of GHG satellite missions needs to improve on all three areas, for CH4 Sentinel 5 Precursor (2016) will be the next step.
• Airborne remote sensing demonstrated the power to quantify local emissions, using „images“ of their GHG plumes
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Support a set of recommendations for EC about: "Need and opportunity for an independent European satellite-borne observation capacity for CO2 to monitor and to verify the compliance of the parties to international climate agreements."
“CO2 report” : Towards a European Operational Observing System to Monitor Fossil CO2 Emissions
http://www.copernicus.eu/main/towards-european-operational-observing-system-monitor-fossil-co2-emissions
Copernicus CO2 Report
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Further reading: Recent SCIAMACHY XCO2 Results
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• Schneising, O., Reuter, M., Buchwitz, M., Heymann, J., Bovensmann, H., and Burrows, J. P.: Terrestrial carbon sink observed from space: variation of growth rates and seasonal cycle amplitudes in response to interannual surface temperature variability, Atmos. Chem. Phys., 14, 133-141, doi:10.5194/acp-14-133-2014, 2014.
• Reuter, M., Buchwitz, M., Hilker, M., Heymann, J., Schneising, O., Pillai, D., Bovensmann, H., Burrows, J. P., Bösch, H., Parker, R., Butz, A., Hasekamp, O., O'Dell, C. W., Yoshida, Y., Gerbig, C., Nehrkorn, T., Deutscher, N. M., Warneke, T., Notholt, J., Hase, F., Kivi, R., Sussmann, R., Machida, T., Matsueda, H., and Sawa, Y.: Satellite-inferred European carbon sink larger than expected, Atmos. Chem. Phys. Discuss., 14, 21829-21863, doi:10.5194/acpd-14-21829-2014, 2014. – accepted.
• Schneising, O., J. Heymann, M. Buchwitz, M. Reuter, H. Bovensmann, and J. P. Burrows, Anthropogenic carbon dioxide source areas observed from space: assessment of regional enhancements and trends, Atmos. Chem. Phys., 13, 2445-2454, doi:10.5194/acp-13-2445-2013, 2013.
• Reuter, M., M. Buchwitz, A. Hilboll, A. Richter, O. Schneising, M. Hilker, J. Heymann, H. Bovensmann and J. P. Burrows, Decreasing emissions of NOx relative to CO2 in East Asia inferred from satellite observations, Nature Geoscience, 28 Sept. 2014, doi:10.1038/ngeo2257, pp.4, 2014.
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Further reading: Recent SCIAMACHY XCH4 Results
• Bergamaschi, P., et al. (2013), Atmospheric CH4 in the first decade of the 21st century: Inverse modeling analysis using SCIAMACHY satellite retrievals and NOAA surface measurements, J. Geophys. Res. Atmos., 118, 7350–7369, doi:10.1002/jgrd.50480,. 2013.
• Houweling, S., Krol, M., Bergamaschi, P., Frankenberg, C., Dlugokencky, E. J., Morino, I., Notholt, J., Sherlock, V., Wunch, D., Beck, V., Gerbig, C., Chen, H., Kort, E. A., Röckmann, T., and Aben, I.: A multi-year methane inversion using SCIAMACHY, accounting for systematic errors using TCCON measurements, Atmos. Chem. Phys., 14, 3991-4012, doi:10.5194/acp-14-3991-2014, 2014.
• Hayman, G. D., OConnor, F. M., Dalvi, M., Clark, D. B., Gedney, N., Huntingford, C., Prigent, C., Buchwitz, M., Schneising, O., Burrows, J. P., Wilson, C., Richards, N., Chipperfield, M., Comparison of the HadGEM2 climate-chemistry model against in-situ and SCIAMACHY atmospheric methane data, Atmos. Chem. Phys. Discuss., doi:10.5194/acpd-14-12967-2014, 14, 12967-13020, 2014. – accepted
• Schneising, O., J. P. Burrows, R. R. Dickerson, M. Buchwitz, M. Reuter, H. Bovensmann, Remote sensing of fugitive methane emissions from oil and gas production in North American tight geologic formations, Earth's Future, 2, DOI: 10.1002/2014EF000265, pp. 11, 2014.
• Kort, E. A., C. Frankenberg, K. R. Costigan, R. Lindenmaier, M. K. Dubey, and D. Wunch, Four corners: The largest US methane anomaly viewed from space, Geophys. Res. Lett., 41, 6898–6903, doi:10.1002/2014GL061503, 2014.
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Further reading: CarbonSat • CarbonSat website: http://www.iup.uni-bremen.de/carbonsat/
• Bovensmann, H., Buchwitz, M., Burrows, J. P., Reuter, M., Krings, T., Gerilowski, K., Schneising, O., Heymann, J., Tretner, A., and Erzinger, J.: A remote sensing technique for global monitoring of power plant CO2 emissions from space and related applications, Atmos. Meas. Tech., 3, 781-811, 2010.
• Velazco, V. A., M. Buchwitz, H. Bovensmann, M. Reuter, O. Schneising, J. Heymann, T. Krings, K. Gerilowski, and J. P. Burrows, Towards space based verification of CO2 emissions from strong localized sources: fossil fuel power plant emissions as seen by a CarbonSat constellation, Atmos. Meas. Tech., 4, 2809-2822, 2011.
• Buchwitz, M., M. Reuter, H. Bovensmann, D. Pillai, J. Heymann, O. Schneising, V. Rozanov, T. Krings, J. P. Burrows, H. Boesch, C. Gerbig, Y. Meijer, and A. Loescher: Carbon Monitoring Satellite (CarbonSat): assessment of atmospheric CO2 and CH4 retrieval errors by error parameterization, Atmos. Meas. Tech., 6, 3477-3500, 2013.
• Pillai, D., Buchwitz, M., Gerbig, C., Koch, T., Reuter, M., Bovensmann, H., Marshall, J., and Burrows, J. P.: Tracking city CO2 emissions from space using a high resolution inverse modeling approach: A case study for Berlin, Germany, Atmos. Chem. Phys. Discuss., doi:10.5194/acp-2015-960, in review, 2016.
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Further reading: Airborne XCO2 and XCH4 (MAMAP)
• Gerilowski, K., A. Tretner, T. Krings, M. Buchwitz, P. P. Bertagnolio, F. Belemezov, J. Erzinger, J. P. Burrows, and H. Bovensmann, MAMAP – a new spectrometer system for column-averaged methane and carbon dioxide observations from aircraft: instrument description and performance analysis, Atmos. Meas. Tech., 4, 215-243, 2011.
• Krings, T., Gerilowski, K., Buchwitz, M., Reuter, M., Tretner, A., Erzinger, J., Heinze, D., Pflüger, U., Burrows, J. P., and Bovensmann, H.: MAMAP – a new spectrometer system for column-averaged methane and carbon dioxide observations from aircraft: retrieval algorithm and first inversions for point source emission rates, Atmos. Meas. Tech., 4, 1735-1758, doi:10.5194/amt-4-1735-2011, 2011.
• T. Krings, K. Gerilowski, M. Buchwitz, J. Hartmann, T. Sachs, J. Erzinger, J. P. Burrows, H. Bovensmann, Quantification of methane emission rates from coal mine ventilation shafts using airborne remote sensing data, Atmos. Meas. Tech., 6, 151-166, 2013.
• Gerilowski, K., Krings, T., Hartmann, J., Buchwitz, M., Sachs, T., Erzinger, J., Burrows, J.P.; Bovensmann, H.; Methane Remote Sensing Constraints on direct Sea-Air Flux from the 22/4b North Sea Massive Blowout Bubble Plume, Journal of Marine and Petroleum Geology, Volume 68, Part B, December 2015, Pages 824–835, 2015, doi:10.1016/j.marpetgeo.2015.07.011
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