Понимание потенциала Sentinel-2 для мониторинга точечных выбросов метана
Берк А., Конфорти П., Кеннет Р., Перкинс Т., Хоуз Ф. и ван ден Бош Дж.: MODTRAN6: крупное обновление кода радиационного переноса MODTRAN, в: Алгоритмы и технологии для многоспектральных, гиперспектральных и ультраспектральных изображений XX, под редакцией: Велес-Рейес, М. и Круз, Ф. А., Международное общество оптики и фотоники, SPIE , 9088, 113–119, https://doi.org/10.1117/12.2050433, 2014. а, б
CCAC: Программа Организации Объединенных Наций по окружающей среде и коалиция по климату и чистому воздуху, Глобальная оценка метана: преимущества и затраты на сокращение выбросов метана, Программа Организации Объединенных Наций по окружающей среде (ЮНЕП), Найроби, ISBN 978-92-807-3854 -4, 2021. a
Чан Э., Уорти Д. Э. Дж., Чан Д., Исидзава М., Моран М. Д., Делклоо А. и Фогель Ф.: Восьмилетний Оценки выбросов метана от нефтегазовых операций в Западной Канаде почти в два раза превышают указанные в кадастрах. Окружающая среда. науч. Техн., д. 54, 14899–14909, https://doi.org/10.1021/acs.est.0c04117, 2020. a
Cusworth, D.H., Jacob, D.J., Varon, D.J., Chan Miller, C., Liu, X., Chance, K., Thorpe , A.K., Duren, R.M., Miller, C.E., Thompson, D.R., Frankenberg, C., Guanter, L., и Randles, C.A.: Потенциал спектрометров формирования изображений следующего поколения для обнаружения и количественного определения точечных источников метана из космоса, Atmos. Изм. Tech., 12, 5655–5668, https://doi.org/10.5194/amt-12-5655-2019, 2019. a, b
Cusworth, D. H., Duren, R. M., Thorpe, А. К., Олсон-Дюваль В., Хеклер Дж., Чепмен, Дж. В., Иствуд, М. Л., Хельмлингер, М. К., Грин, Р. О., Аснер, Г. П., Деннисон, П. Э., и Миллер, К. Э.: Прерывистость больших объемов метана Эмиттеры в Пермском бассейне, Окружающая среда. науч. Технол. лат., 8, 567–573, https://doi.org/10.1021/acs.estlett.1c00173, 2021. a
Дюрен Р., Торп А., Фостер К., Рафик Т., Хопкинс Ф., Ядав В., Буэ Б., Томпсон Д., Конли С.
, Коломби Н. ., Франкенберг С., МакКаббин И., Иствуд М., Фальк М., Хернер Дж., Крус Б., Грин Р. и Миллер К.: Калифорнийские сверхизлучатели метана, Nature, 575, 180–184, https://doi.org/10.1038/s41586-019-1720-3, 2019. a, bЭрет Т., Де Тручис А., Маццолини М., Морель Ж.-М., д Аспремон, А., Лово, Т., Дюрен, Р., Касворт, Д., и Фаччоло, Г.: Глобальное отслеживание и Количественная оценка выбросов нефтяного и газового метана от Recurrent Sentinel-2 Образы, Окружающая среда. науч. Техн., 56, 10517–10529, https://doi.org/10.1021/acs.est.1c08575, 2022. a, b, c, d
Эмде, К., Бурас-Шнелл, Р., Киллинг, А., Майер, Б., Гастайгер Дж., Хаманн У., Киллинг Дж., Рихтер Б., Пауз К., Даулинг Т. и Буглиаро Л.: Программный пакет libRadtran для расчетов переноса излучения (версия 2.0.1) , Геофизика. Model Dev., 9, 1647–1672, https://doi.org/10.5194/gmd-9-1647-2016, 2016. a
ESA: Отчет о качестве данных Sentinel-2 MSI Level-1C, https:// sentinel.esa.int/web/sentinel/data-product-quality-reports, последний доступ: 23 июня 2022 г. a
Этминан М., Мире Г., Хайвуд Э. Дж. и Шайн К. П.: Радиационное воздействие двуокиси углерода, метана и закиси азота: значительный пересмотр радиационное воздействие метана // Геофиз. Рез. Летт., 43, 12614–12623, https://doi.org/10.1002/2016GL071930, 2016. a
Франкенберг, К., Торп, А. К., Томпсон, Д. Р., Халли, Г., Корт, Э. А., Вэнс, Н., Борхардт, Дж., Крингс, Т., Гериловски, К., Суини, К., Конли, С., Буэ, Б. Д., Обри, А. Д., Хук, С., и Грин, Р. О.: Метан в воздухе дистанционные измерения показывают распределение потока тяжелого хвоста в Четырех углах обл., п. Натл. акад. науч. США, 113, 9734–9739, https://doi.org/10.1073/pnas.1605617113, 2016. a
Гаскон, Ф., Бузинак, К., Тепо, О., Юнг, М., Франческони, Б., Луи, Дж., Лонжу, В., Лафранс, Б., Массера, С., Годель-Вакаресс, А., Лангиль, Ф., Альхаммуд Б., Виаллефонт Ф., Пфлюг Б., Биниарз Дж., Клерк С., Пессио, Л., Тремас Т., Каду Э., Де Бонис Р., Изола К., Мартимор П. и Фернандес, В.: Калибровка Copernicus Sentinel-2A и проверка продукции Статус, Дистанционный датчик, 9, 1–81, https://doi.
org/10.3390/rs9060584, 2017. a, bГорроньо, Дж., Варон, Д., Иракулис-Лойксате, И., и Гуантер, Л.: Продукты Sentinel 2 L1C с имитацией метановых шлейфов (S2Ch5), Harvard Dataverse, V2 [данные set], https://doi.org/10.7910/DVN/KRNPEH, 2021. a, b, c, d, e
Guanter, L., Irakulis-Loitxate, I., Gorroño, J., Sánchez-García Э., Касворт Д. Х., Варон Д. Дж., Коглиати С. и Коломбо Р.: Картирование метана точечное излучение с космическим спектрометром PRISMA, дистанционным Sens. Environ., 265, 112671, https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112671, 2021. a, b, c, d, e, f
Хубер, П. Дж. и Рончетти, Э. М.: Надежная статистика, Wiley, ISBN 978-1-118-21033-8, 2011 г. a
МГЭИК: Изменение климата в 2021 г.: Физическая научная основа. Вклад Рабочей группы I в шестой оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата под редакцией: Массон-Дельмотт, В., Чжай, П., Пирани, А., Коннорс, С.Л., Пеан, К., Бергер, С. ., Кауд, Н., Чен, Ю., Гольдфарб, Л., Гомис, М. И., Хуанг, М., Лейцель, К., Лонной, Э., Мэтьюз, Дж.Б.Р., Мэйкок, Т.К., Уотерфилд, Т., Йелекчи , О., Ю, Р. и Чжоу, Б., Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 239.1 стр. , 2021. a
Иракулис-Лоитксате, И., Гуантер, Л., Лю, Ю.-Н., Варон, Д. Дж., Маасаккерс, Д. Д., Чжан Ю., Чулакадабба А., Вофси С. К., Торп А. К., Дурен Р. М., Франкенберг К., Лион Д. Р., Хмиэль Б., Касворт, Д. Х., Чжан Ю., Сегл К., Горроньо Дж., Санчес-Гарсия Э., Сульприцио М. П., Цао К., Чжу Х., Лян Дж., Ли , X., Абен, И., и Джейкоб, Д. Дж.: Спутниковая съемка экстремальные выбросы метана в Пермском бассейне // Наука. пр., 7, оф. eabf4507, https://doi.org/10.1126/sciadv.abf4507, 2021. a
Иракулис-Лоитксате, И., Горроньо, Дж., Завала-Арайса, Д., и Гуантер, Л.: Спутники обнаруживают событие сверхвысокого выброса метана с морской платформы в Мексиканский залив, Окружающая среда. науч. Технол. Летт., 9, 520–525, https://doi.org/10.1021/acs.estlett. 2c00225, 2022a. a
Иракулис-Лоитксате И., Гуантер Л., Маасаккерс Дж. Д., Завала-Арайза Д. и Абен, И.: Спутники обнаруживают опасные сверхизлучения в одном из Крупнейшие регионы метановых горячих точек, Окружающая среда. науч. Техн., 56, оф. 2143–2152, https://doi.org/10.1021/acs.est.1c04873, 2022b. а, б, в, г, д, е
Джейкоб, Д. Дж., Тернер, А. Дж., Маасаккерс, Дж. Д., Шэн, Дж., Сун, К., Лю, X., Чанс, К., Абен, И., МакКивер, Дж., и Франкенберг, К.: Спутниковые наблюдения атмосферного метана и их значение для количественной оценки выбросов метана, Atmos. хим. Phys., 16, 14371–14396, https://doi.org/10.5194/acp-16-14371-2016, 2016. К., Гаутам Р., Гуантер Л., Келли Дж., МакКивер Дж., Отт Л. Э., Поултер Б., Ку З., Торп А. К., Уорден Дж. Р. и Дюрен Р. М.: Количественная оценка выбросов метана от глобального масштаба до точечных источников с использованием спутниковых наблюдений за атмосферным метаном, Atmos. хим. физ., 22, 9617–9646, https://doi.org/10.5194/acp-22-9617-2022, 2022. a, b
Jongaramrungruang, S., Matheou, G., Thorpe, A.K., Zeng, Z.-C. и Франкенберг, К.: Дистанционное зондирование метановых шлейфов: инструментальный анализ компромисса для обнаружения и количественной оценки локальных источников в глобальном масштабе, Atmos. Изм. Tech., 14, 7999–8017, https://doi.org/10.5194/amt-14-7999-2021, 2021. a
Jongaramrungruang, S., Thorpe, A. K., Matheou, G., и Франкенберг, К.: MethaNet — основанный на искусственном интеллекте подход к количественной оценке точечных источников метана. излучение от двумерных изображений шлейфа с высоким разрешением, Remote Sens. Environ., 269, 112809, https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112809, 2022. a
Кочанов Р.В., Гордон И.Е., Ротман Л.С., Вцисло П., Хилл С. и Вильжевски Дж.С. : Интерфейс прикладного программирования HITRAN (HAPI): комплексный подход к работе со спектроскопическими данными, Дж. Квант. Спектроск. Ra., 177, 15–30, https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2016.03.005, 2016. a
Кокали Р., Кларк Р.
Лово, Т., Жирон, К., Маццолини, М., д’Апремон, А., Дюрен, Р., Кусуорт, Д., Шинделл Д. и Сиаис П.: Глобальная оценка нефтегазового метана ультра-излучатели, Science, 375, 557–561, https://doi.org/10.1126/science.abj4351, 2022. a
Lyon, D. R., Alvarez, R. A., Zavala-Araiza, D. ., Брандт, А. Р., Джексон, Р. Б., и Гамбург, С. П.: Аэрофотосъемка повышенных выбросов углеводородов с участков добычи нефти и газа, Окружающая среда. науч. Техн., 50, 4877–4886, https://doi.org/10.1021/acs.est.6b00705, 2016. a
Mayer, B. and Kylling, A.: Техническое примечание: Программный пакет libRadtran для расчета переноса излучения – описание и примеры использования, Atmos. хим. Phys., 5, 1855–1877, https://doi.org/10.5194/acp-5-1855-2005, 2005.
aMicijevic, E., Rengarajan, R., Haque, M. O., Lubke, M. , Тули, Ф.Т.З., Шоу, Дж.Л., Хасан, Н., Деневан, А., Фрэнкс, С., Чоат, М.Дж., Андерсон, К., Маркхэм, Б., Том, К., Кайта, Э., Барси, Дж., Леви Р. и Онг Л.: Ежеквартальный отчет ECCOE Landsat о калибровке и валидации — 3 квартал 2021 г., Отчет об открытых файлах Геологической службы США за 2022–1025 гг., 38 стр., https://doi.org/ 10.3133/офр20221025, 2022. a
Молод, А., Такач, Л., Суарес, М., Бакмайстер, Дж., Сонг, И.-С., и Эйхманн, А.: Модель общей циркуляции атмосферы GEOS-5: средний климат и развитие от MERRA до Фортуна, Тех. Серия отчетов по глобальному моделированию и усвоению данных, под редакцией: Suarez, MJ, NASA Tech. Памятка. 104606, Том. 28, 117 стр., 2012. a
Цюй, З., Джейкоб, Д. Дж., Шен, Л., Лу, С., Чжан, Ю., Скарпелли, Т. Р., Нессер, Х., Сульприцио, М. П., Маасаккерс, Дж. Д., Блум А. А., Уорден Дж. Р., Паркер Р. Дж. и Дельгадо А. Л.: Глобальное распределение выбросов метана: сравнительный обратный анализ наблюдений со спутников TROPOMI и GOSAT, Atmos.
Санчес-Гарсия, Э., Горроньо, Дж., Иракулис-Лойксате, И., Варон, Д.Дж., и Гуантер, Л.: Картографирование шлейфов метана с очень высоким пространственным разрешением с помощью спутника WorldView-3, Atmos. Изм. Tech., 15, 1657–1674, https://doi.org/10.5194/amt-15-1657-2022, 2022. a, b, c
Saunois, M., Stavert, A.R., Poulter, B., Буске П., Канаделл Дж. Г., Джексон Р. Б., Раймонд П. А., Длугокенски Э. Дж., Хаувелинг С., Патра П. К., Сиаис П., Арора В. К., Баствикен Д., Бергамаски П., Блейк , Д. Р., Брейлсфорд Г., Брювилер Л., Карлсон К. М., Кэррол М., Кастальди С., Чандра Н., Кревуазье К., Крилл П. М., Кови К., Карри К. Л., Этиопа Г., Франкенберг К., Гедни Н., Хеглин М. И., Хеглунд-Исакссон Л., Хугелиус Г., Исидзава М., Ито А., Янссенс-Менхаут Г., Йенсен, К. М., Джус Ф., Кляйнен Т., Краммель П. Б., Лангенфельдс Р. Л., Ларуэль Г. Г., Лю Л., Мачида Т., Максютов С., Макдональд К. С., МакНортон Дж., Миллер, П. А., Мелтон Дж. Р., Морино И., Мюллер Дж., Мургия-Флорес Ф., Найк В., Нива Ю., Ноче С., О’Доэрти С., Паркер Р. Дж., Пэн , C., Peng, S., Peters, G.P., Prigent, C., Prinn, R., Ramonet, M., Regnier, P., Riley, W.J., Rosentreter, J.A., Segers, A., Simpson, I.J., Ши Х., Смит С.Дж., Стил Л.П., Торнтон Б.Ф., Тиан Х., Тодзима Ю., Тубиелло Ф.Н., Цурута А., Виови Н., Вулгаракис А., Вебер Т.С., ван Вил М., ван дер Верф Г. Р., Вайс Р. Ф., Уорти Д., Вунч Д., Инь Ю., Йошида Ю., Чжан В., Чжан З., Чжао Ю. , Чжэн Б., Чжу К., Чжу К. и Чжуан К.: Глобальный бюджет метана на 2000–2017 гг., Earth Syst. науч. Дата, 12, 1561–1623, https://doi.org/10.5194/essd-12-1561-2020, 2020. a
Шервин Э., Резерфорд Дж., Чен Ю., Аминфард С., Корт Э., Джексон Р. и Брандт А. : Односторонняя слепая проверка точечных источников метана из космоса. обнаружение и количественная оценка выбросов, EarthArXiv, https://doi.org/10.31223/X5DH09, 2022. a, b
Томпсон, Д. Р., Торп, А. К., Франкенберг, К., Грин, Р. О ., Дюрен Р. , Гуантер Л., Холлштейн А., Миддлтон Э., Онг Л. и Унгар С.: Спектроскопия дистанционных изображений из космоса в каньоне Алисо CH 4 суперэмиттер, Геофиз. Рез. Lett., 43, 6571–6578, https://doi.org/10.1002/2016GL069079, 2016. a
Thorpe, A.K., Frankenberg, C., and Roberts, D.A.: Методы поиска для аэрофотосъемки концентраций метана с использованием высоких пространственное и среднее спектральное разрешение: приложение к AVIRIS, Atmos. Изм. Tech., 7, 491–506, https://doi.org/10.5194/amt-7-491-2014, 2014. a
Тайнер, Д. Р. и Джонсон, М. Р.: Где находится метан – Выводы из новых бортовых измерений LiDAR в сочетании с данными наземной съемки, Environ. науч. Техн., 55, к. 9773–9783, https://doi.org/10.1021/acs.est.1c01572, 2021. a
ван дер Вальт, С., Шёнбергер, Дж. Л., Нуньес-Иглесиас, Дж., Булонь, Ф. , Warner, J. D., Yager, N., Gouillart, E., Yu, T., и авторы scikit-image: scikit-image: обработка изображений в Python, PeerJ, 2, e453, https://doi .org/10.7717/peerj. 453, 2014. a
Варон, Д. Дж., Джейкоб, Д. Дж., МакКивер, Дж., Джервис, Д., Дурак, Б. О. А., Ся, Ю. и Хуанг, Ю.: Количественная оценка метановой точки источники мелкомасштабных спутниковых наблюдений атмосферных шлейфов метана, Atmos. Изм. Тех., 11, 5673–5686, https://doi.org/10.5194/amt-11-5673-2018, 2018. a, b, c, d, e
Варон Д. Дж., МакКивер Дж., Джервис Д., Маасаккерс Дж. Д., Панди С. ., Хаувелинг С., Абен И., Скарпелли Т. и Джейкоб Д. Дж.: Satellite Discovery аномально крупных точечных источников метана при добыче нефти/газа, Геофиз. Рез. Lett., 46, 13507–13516, https://doi.org/10.1029/2019GL083798, 2019. a
Варон, Д. Дж., Джервис, Д., Маккивер, Дж., Спенс, И., Гейнс, Д., и Джейкоб, Д. Дж.: Высокочастотный мониторинг точечных источников аномального метана с помощью многоспектральных спутниковых наблюдений Sentinel-2, Atmos. Изм. Тех., 14, 2771–2785, https://doi.org/10.5194/amt-14-2771-2021, 2021. a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k
Williams, J. P., Regehr, A. , and Kang, М.: Выбросы метана из заброшенных нефтяных и газовых скважин в Канаде и США, Environ. науч. Technol., 55, 563–570, https://doi.org/10.1021/acs.est.0c04265, 2021. a
Zhang, Y., Gautam, R., Pandey, S., Omara, M., Маасаккерс Дж. Д., Садаварте П., Лайон Д., Нессер Х., Сульприцио М. П., Варон Д. Дж., Чжан Р., Хаувелинг С., Завала-Арайза, Д., Альварес Р. А., Лоренте А., Гамбург С. П., Абен И. и Джейкоб Д. Дж.: Количественная оценка выбросов метана из крупнейшего нефтедобывающего бассейна в США от космос, наук. Adv., 6, eaaz5120, https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz5120, 2020. a
Использование сопутствующих заболеваний и социоэкономики для прогнозирования результатов коронавируса на Среднем Западе
ЗдравоохранениеТеджасвини Патил 0 13 просмотров
Делиться:Крайне необходимо понять связь между предшествующими заболеваниями и результатом болезни, вызванной коронавирусом.
В предыдущих исследованиях хроническая обструктивная болезнь легких, сердечно-сосудистые заболевания, гипертония и сахарный диабет были связаны с увеличением тяжести течения COVID-19. Характеристики пациентов, такие как пожилой возраст и мужской пол, связаны с повышенным риском смертности от COVID-19 в дополнение к этим сопутствующим заболеваниям.
В одном обзоре, распространенном в JAMIA Open, рассматривалась оценка социально-экономических и сопутствующих заболеваний пациентов как факторов риска для экстремального коронавируса. Однако исследователи хотели провести анализ в Индиане, а именно на Среднем Западе Соединенных Штатов.
Авторы исследования написали: «На Среднем Западе наблюдается один из самых высоких показателей распространенности сопутствующих заболеваний, особенно гипертонии, ХОБЛ и диабета». Чтобы лучше понять связь между сопутствующими заболеваниями и исходами COVID-19 в этом регионе, необходимо проанализировать большую комплексную когорту пациентов со Среднего Запада.
Исследователи получили данные электронных медицинских карт (EHR) от 776936 пациентов с COVID-19 и 1362545 пациентов с COVID-19, используя Commons Research Data Commons COVID-19 (CoRDaCo). Хранилища клинических данных Индианского университета здравоохранения и Eskenazi Health, в дополнение к Обмену информацией о здоровье Индианы, включали данные CoRDaCo.
Информация о пациентах была собрана в период с 1 января 2018 г. по 5 мая 2021 г. для исследования. Положительные случаи COVID-19 были подтверждены лабораторным тестированием, в то время как у отрицательного контроля было по крайней мере одно обращение в Сеть Индианы по уходу за пациентами и один отрицательный результат теста на COVID-19 в период с 2018 по 2019 год.
12 сопутствующих заболеваний, которые были рассмотрены в исследования были выбраны, потому что они распространены в Индиане и связаны с серьезностью COVID-19. Бюро переписи населения США предоставило информацию о населении округа, а также о доходе на душу населения. Цель статистического анализа, проведенного исследователями, состояла в том, чтобы установить, существует ли корреляция между тяжестью течения COVID-19.и различные клинические и демографические переменные. Используя дальновидное исследование, они оценили дальновидную силу информации CoRDaCo EHR в определении серьезности заболевания коронавирусом.
Исследователи обнаружили, что у 4,76% пациентов с COVID-19 был диабет 2 типа, у 3,49% — сердечно-сосудистые заболевания, а у 3,49% — хроническая обструктивная болезнь легких. Пациенты с этими сопутствующими заболеваниями имели повышенный риск госпитализации в отделение интенсивной терапии (ОИТ) на 10,23%, 14,33% и 11,11% соответственно. Все эти показатели были значительно выше, чем 1,9.4-процентный уровень госпитализации в отделение интенсивной терапии для всей популяции пациентов с COVID-19.
Кроме того, у пациентов с COVID-19 в целом уровень смертности был ниже, чем у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, диабетом 2 типа и хронической обструктивной болезнью легких.
Чернокожие пациенты с COVID-19 в Индиане испытали больше неблагоприятных исходов, чем белые пациенты, когда тяжесть заболевания была классифицирована по демографическим признакам. В Соединенных Штатах различия в смертности и заболеваемости COVID-19 согласуются с этими выводами. Потенциальные аберрации благополучия в Индиане продемонстрировали контрасты в открытости медицинских услуг, а также в изображении в CoRDaCo.
По словам авторов исследования, «уровень смертности в отделении интенсивной терапии также был выше среди пациентов с COVID-19 с сопутствующими заболеваниями, чем в контрольной группе с этим сопутствующим заболеванием». «В целом, у пациентов с COVID-19 с любым из рассматриваемых нами сопутствующих заболеваний уровень смертности был выше, чем у контрольной группы (то есть у пациентов без COVID-19) с этим сопутствующим заболеванием», — пишут авторы.
Исследователи пришли к выводу, что данные CoRDaCo EHR достаточны для оценки риска заражения пациента COVID-19 и определения наличия COVID-19.