Epä­var­muusa­na­lyy­sin täs­men­nys­tä – kas­vi­huo­ne­kaa­su­jen kau­ko­kar­toi­tus­mit­tauk­set luo­tet­ta­vik­si

Helsingin yliopiston tiedote

Otto Lamminpää kehitti matematiikan väitöskirjatyössään luotettavia ja laskennallisesti tehokkaita epävarmuusanalyysimenetelmiä, jotka soveltuvat kasvihuonekaasujen kaukokartoitukseen. Menetelmät osoittautuvat käyttökelpoisiksi hiilidioksidin ja metaanin pitoisuuksien mittaamisessa.

Kehitettyjä menetelmiä sovellettiin Nasan Orbiting Carbon Observatory 2 -satelliitin hiilidioksidipitoisuusmittauksiin ja Ilmatieteen laitoksen Arktisessa avaruuskeskuksessa sijaitsevan spektrometrin metaanipitoisuusmittauksiin.

– Tutkimuksessa selvisi muun muassa, että alailmakehän metaanipitoisuus on ollut kasvussa vuosina 2009–2018, mutta kasvu hidastui vuosina 2017 ja 2018. Yläilmakehässä ei aikasarjan aikana havaittu tilastollisesti merkittäviä pitkäaikaismuutoksia, Otto Lamminpää kertoo tuloksista.

Kau­ko­kar­toi­tuk­sen avul­la voi­daan seu­ra­ta kas­vi­huo­ne­kaa­su­jen pi­toi­suuk­sia

Kaukokartoitusmittausten avulla seurataan hiilidioksidin (CO2) ja metaanin (CH4) pitoisuuksia ilmakehässä. Mittauksissa joko avaruudessa olevan satelliitin tai maan pinnalla olevan spektrometrin mittaamasta valon absorptiosta ilmakehässä lasketaan kasvihuonekaasujen suhteellisia pitoisuuksia ilmakehässä.

Kaukokartoitusmittauksia tarvitaan myös, kun arvioidaan miten kasvihuonekaasut vaikuttavat ilmakehän eri prosesseihin. Vaikutusten analyysissä on tärkeää, että mittausten epävarmuudet pystytään arvioimaan mahdollisimman hyvin. Arvioinnin luotettavuuden takaamiseksi käytetään epävarmuusanalyysimenetelmiä, jotka normaalisti vaativat huomattavia laskentaresursseja.

Työssä kehitetyt menetelmät perustuvat matemaattisesti käänteisongelmien teoriaan ja todennäköisyysteorian sovelluksiin. Menetelmissä hyödynnetään informaatioteoreettisia työkaluja, joilla käänteisongelman ulottuvuutta voidaan pienentää. Näin saadaan johdettua laskennallinen rinnakkaisongelma, joka on yksinkertaisempi ratkaista vaatien samalla pienempiä laskentaresursseja, mutta jonka ratkaiseminen johtaa silti samaan lopputulokseen.

Väitöskirja julkaistaan sarjassa FMI Contributions 172.

Väitöskirja Dimension reduction approaches for atmospheric remote sensing of greenhouse gases on myös elektroninen julkaisu ja luettavissa E-thesis -palvelussa.

Lisätietoja: Helsingin yliopisto