Proyecto H2020 SEEDS: Servicio de emisión y deposición basado en EO Sentinel

Emisiones antropogénicas basadas en satélites SEEDS ha producido emisiones antropogénicas de arriba hacia abajo de dióxido de nitrógeno (NO2), amoníaco (NH3) y emisiones de la quema de biomasa basadas en datos satelitales de los instrumentos TROPOMI y CrIS, entregando estimaciones de emisiones antropogénicas horarias, diarias y mensuales. Los resultados muestran que la comparación entre las estimaciones de emisiones de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba puede mejorar las estimaciones de los datos de emisiones actuales. 

Lo más interesante es que muestra cómo los datos satelitales permiten apreciar las variaciones en el tiempo, verificando las variaciones anuales y estimando las variaciones mensuales y semanales. Esto permite un análisis más detallado de los sesgos vinculados a las variaciones estacionales. SEEDS ha demostrado el valor agregado de las emisiones de arriba hacia abajo para proporcionar estimaciones de emisiones independientes con valiosa información temporal que permite la identificación de inconsistencias y lagunas en los inventarios actuales. 

Estimaciones de emisiones biogénicas SEEDS ha producido nuevas emisiones actualizadas de compuestos orgánicos biogénicos (BVOC) tanto de abajo hacia arriba (utilizando modelos de transporte químico y de superficie terrestre) como de arriba hacia abajo (utilizando datos de HCHO de TROPOMI con el sistema de inversión MAGRITTEv1.1). 

Además, el sistema de inversión DECSO se ha aplicado en SEEDS para identificar emisiones de óxidos de nitrógeno (NOx) del suelo por primera vez, donde la comparación con inventarios ascendentes reveló lagunas en los inventarios ascendentes actuales. SEEDS muestra que la comparación entre emisiones ascendentes y descendentes ayuda a mejorar la calidad de las estimaciones de emisiones actuales. Dos conceptos utilizados en SEEDS se conservan para su integración en CAMS: el potencial de utilizar un esquema químico simplificado para la oxidación del isopreno (proyecto CAMEO) y el acoplamiento de datos de superficie terrestre y vegetación para estimaciones de emisiones biogénicas (modelo MEGAN). Datos de superficie terrestre y estimaciones de deposición de SEEDS SEEDS propuso agregar un sistema de modelado de asimilación de datos de superficie terrestre fuera de línea a la cadena de producción de CAMS, vinculando un modelo de superficie terrestre-vegetación a modelos de composición atmosférica que permiten la retroalimentación vegetación-meteorología que impactan la composición atmosférica. Se ha demostrado que el modelo de superficie terrestre en el núcleo de este enfoque (SURFEX) tiene un alto nivel de habilidad para simular la dinámica de la vegetación y el suelo. 

La comparación con el SIF de TROPOMI muestra que la asimilación del IAF de CGLS mejora la consistencia de las simulaciones de modelos con el SIF. Esta comparación establece a SURFEX como una base excelente para simular la deposición seca sobre la vegetación. Además, el enfoque del sistema terrestre permite representar interacciones y dinámicas complejas debidas a sequías y olas de calor. Algoritmo de asimilación de datos de SEEDS. SEEDS ha desarrollado un algoritmo avanzado de asimilación de datos (4DEnVar) para mejorar los pronósticos de calidad del aire en el sistema operativo CAMS. Este es un código de fuente abierta que ayuda a preparar el camino para una mejor explotación de los datos horarios de Sentinel 4. Está disponible para descarga desde el portal de datos de SEEDS. Caminos hacia la operacionalización en CAMS Los siguientes métodos de SEEDS ya están en camino hacia la operacionalización con CAMS: 

• DECSO y los productos de emisiones de arriba hacia abajo ya están incorporados en CAMEO, un nuevo proyecto HE para apoyar la evolución de CAMS 
• CAMS ha indicado un interés en adoptar el enfoque de vegetación de superficie terrestre de SEEDS incorporándolo a la cadena de producción. El valor agregado de los productos de SEEDS cuando se usan como entrada en la cadena de pronóstico de CAMS ha sido difícil de probar. 

Esto se debe a que las puntuaciones de los análisis de CAMS son impulsadas por datos asimilados para que los cambios en los datos de entrada no cambien significativamente las puntuaciones. 

En retrospectiva, el diseño de experimentos para demostrar mejores puntuaciones en los resultados operativos del CAMS gracias a los productos de SEEDS debería centrarse en los datos de pronóstico y valorar la variabilidad temporal de SEEDS. Participación de las partes interesadas: SEEDS ha celebrado tres conferencias y tres talleres de cocreación para fomentar el conocimiento de las partes interesadas de los sectores industrial, agrícola y de gestión ambiental urbana, además de difundir y presentar los resultados a la comunidad científica en múltiples foros. 

Existe un claro interés en los resultados descendentes de las emisiones de SEEDS por parte de cualquier parte interesada involucrada en el desarrollo de inventarios ascendentes. Sin embargo, fue difícil interactuar con las partes interesadas de la agricultura tanto en materia de emisiones como de deposiciones. La mayoría de los intereses de las partes interesadas de la agricultura privada se centran en la fertilización y la maximización del rendimiento; el uso de los productos de SEEDS requiere actividades adicionales de creación de valor para asegurar su adopción. Los emisores industriales privados fueron igualmente difíciles de interactuar a nivel de conferencia, pero están más interesados en los intercambios bilaterales.