German Title: Untersuchung des Potenzials bodengestützter spektraler Bildgebung zur Erkennung und Quantifizierung von Deponiemethanemissionen

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Abstract

Methane (CH₄) is the second most important anthropogenic greenhouse gas, contributing significantly to climate change. Landfills are major anthropogenic sources of methane, but these emissions are subject to significant uncertainty. Due to their substantial mitigation potential, accurate and independent detection and quantification of landfill methane emissions is vital for assessing emission mitigation efforts. This thesis evaluates the capabilities of ground-based spectral imaging for detecting and quantifying the methane emissions of the Pinto landfill near Madrid, Spain. The Pinto landfill is one of the landfills with the largest methane emissions in Europe. Over the course of two weeks in the summer of 2024, hyperspectral images were collected from a distance of 2 km to 7 km and with a scanning frequency of approximately one minute. A matched filter was used to retrieve methane column enhancements from the 2.3-µm spectral region of these observations. Various matched filters were compared, and the lognormal matched filter (LMF) was found to perform best. Therefore, it was used for all retrievals in this thesis. Diffuse enhanced methane concentrations were detected over the landfill on both days analyzed, with concentrations decreasing with altitude and increasing throughout the day. The hot and dry summer climate in Madrid causes a lot of dust in the atmosphere. Dust clouds shorten the light path and thus appear as negative methane enhancements, affecting the amount of detected methane in an image. Observing the movement of a dust cloud enables the calculation of the transport wind velocity. A one-box model was used to derive emission rates using wind data from a co-deployed wind lidar. There is a strong correlation between the emission rates and the wind velocity, indicating that the short-term emission rate variability stems from the wind variability and suggesting inaccuracies in the model. Temporally averaged emission rates range from 1 t/h to 5 t/h and are of the same order of magnitude as those found in previous studies and as those listed in emission registers, although uncertainties remain high.

Translation of abstract (German)

Methan (CH₄) ist das zweitwichtigste anthropogene Treibhausgas und trägt erheblich zum Klimawandel bei. Mülldeponien sind bedeutende anthropogene Methanquellen, allerdings sind diese Emissionen mit erheblichen Unsicherheiten behaftet. Aufgrund ihres beträchtlichen Minderungspotenzials ist eine genaue und unabhängige Erkennung und Quantifizierung der Methanemissionen von Deponien für die Bewertung von Emissionsminderungsmaßnahmen von entscheidender Bedeutung. In dieser Arbeit wird das Potenzial der bodengestützten spektralen Bildgebung zur Erkennung und Quantifizierung der Methanemissionen der Mülldeponie Pinto bei Madrid in Spanien untersucht. Die Pinto-Deponie zählt zu den Deponien mit den höchsten Methanemissionen in Europa. Während zweier Wochen im Sommer 2024 wurden aus einer Entfernung von 2 km bis 7 km Hyperspektralbilder mit einer Scanfrequenz von etwa einer Minute aufgenommen. Mittels eines Optimalfilters wurden die Methansäulenüberhöhungen aus dem 2,3-µm-Spektralbereich dieser Aufnahmen ermittelt. Es wurden verschiedene Optimalfilter verglichen, wobei sich der lognormale Optimalfilter als am leistungsfähigsten erwies. Daher wurde dieser für alle Auswertungen in dieser Arbeit verwendet. An beiden analysierten Tagen wurden über der Deponie diffuse erhöhte Methankonzentrationen festgestellt. Dabei nahmen die Konzentrationen mit zunehmender Höhe ab und im Laufe eines Tages zu. Das heiße und trockene Sommerklima in Madrid verursacht viel Staub in der Atmosphäre. Staubwolken verkürzen den Lichtweg, erscheinen daher als negative Methanüberhöhungen und beeinträchtigen so die Gesamtmenge des nachgewiesenen Methans in einem Bild. Durch die Beobachtung der Bewegung einer Staubwolke kann die Transportwindgeschwindigkeit ermittelt werden. Mithilfe eines Ein-Box-Modells und unter Verwendung von Winddaten eines gleichzeitig stationierten Wind-Lidars wurden Emissionsraten abgeleitet. Es besteht eine starke Korrelation zwischen den Emissionsraten und der Windgeschwindigkeit. Dies deutet darauf hin, dass die kurzfristigen Schwankungen der Emissionsraten auf Windschwankungen zurückzuführen sind und das Modell Ungenauigkeiten aufweist. Die zeitlich gemittelten Emissionsraten reichen von 1 t/h bis 5 t/h und liegen in der gleichen Größenordnung wie die in früheren Studien ermittelten und in Emissionsregistern aufgeführten Emissionsraten. Allerdings sind die Unsicherheiten weiterhin groß.