Satellite monitoring of annual US landfill methane emissions and trends
2019至2023年的卫星观测表明，美国四个主要垃圾填埋场的甲烷排放量平均比美国环保署（EPA）的官方报告高出六倍且呈上升趋势，这表明所报告的国家层面填埋场排放量下降，实际上是由于报告方法论造成的假象，而非真正的减排。
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无形的云与甲烷之谜
想象一下，地球被裹在了一层巨大的、隐形的毯子里。这层毯子是由气体组成的，虽然其中的一部分让我们感到舒适，但过多的气体却会锁住热量，让我们的星球发烧。在这层毯子中，最狡猾的罪魁祸首之一就是甲烷——这种气体捕捉热量的能力远比更著名的二氧化碳要强大得多。你看不见它，但它无处不在：在牛的打嗝里，在汽车的尾气中，而且令人惊讶的是，也在我们每天扔掉的垃圾堆里。当食物残渣和纸张等有机废弃物在没有空气的情况下在填埋场中腐烂时，就会产生甲烷。
科学家们一直试图弄清楚这些垃圾山究竟向外泄漏了多少甲烷，以观察我们在解决这个问题方面做得是否出色。通常，他们依赖于一种“自下而上”的方法：询问垃圾管理者，让他们根据埋入的垃圾量以及通过特殊管道收集到的量，来计算他们的垃圾堆“应该”产生多少气体。但这就像一个学生在没实际检查答案的情况下，就对自己作业成绩进行猜测一样，这些估算有时可能是错误的。这就是为什么科学家们现在开始“向上看”。他们正在使用卫星——这些在太空中的超级强力眼睛——从上方观察地球，并测量漂浮在填埋场上方的实际气体云。这篇论文讲述的就是当我们把垃圾管理者的数学计算与卫星观察到的现实情况进行对比时，会发生什么。
卫星 vs. 自行报告
这项研究就像是一个宇宙级的真相揭示者。研究人员使用了一种名为 TROPOMI 的卫星仪器，该仪器在绕地球轨道运行的同时，每天都会拍摄一张大气快照，以此观察美国东南部四个大型填埋场在 2019 年至 2023 年间的状况。他们不仅仅是在进行一次简单的瞥视；他们叠加了多年的数据，从而为从这些垃圾场升起的甲烷烟羽创建了一幅清晰的高清图像。
他们发现了一个巨大的脱节。这些填埋场向美国环境保护署（EPA）报告了他们的排放量，声称他们做得相当不错。但卫星数据却讲述了另一个故事：实际的甲烷排放量平均比填埋场报告的数值高出 6 倍。更令人惊讶的是，尽管官方报告声称排放量正在下降（这是一件好事！），但卫星却看到排放量实际上正在上升。
“选择你自己的冒险”式数学题
那么，为什么会有如此巨大的差异呢？事实证明，填埋场在报告规则上拥有一点“选择你自己的冒险”的选项。当一个填埋场拥有气体收集系统（一个用来吸走甲烷的管道网络）时，他们可以使用两种方法之一来计算其排放量：
- “回收优先”模型： 这种方法关注的是管道实际“捕捉”到了多少气体。如果管道捕捉到了大量气体，数学计算就会假设剩余的气体也被捕捉或破坏了，从而导致较低的排放数值。这就像一个学生只计算自己交上去的作业，并假设剩下的部分也都做得很完美，即使他根本没做那些作业。
- “产生优先”模型： 这种方法关注的是由于埋入的垃圾量，腐烂的垃圾“应该”产生多少气体。这是一种对源头更直接的计算。
论文揭示了这四个填埋场全部选择了“回收优先”模型。他们选择了能让他们数字看起来更低的那个方法。研究人员发现，这种选择具有误导性。“回收优先”模型显示排放量正在下降，但卫星却看到了上升趋势。而“产生优先”模型（该模型假设垃圾正以稳定速率产生气体）在两个填埋场中与卫星的观测结果更为吻合。对于另外两个填埋场，卫星看到的甲烷甚至比“产生优先”模型预测的还要多，这表明破损的管道或泄漏可能导致了比任何人计算出的都要多的气体逃逸。
大局观：全国性的趋势
作者不仅研究了这四个填埋场；他们还观察了整个国家。他们发现，随着时间的推移，越来越多的填埋场开始选择“回收优先”模型，因为这能让他们的数字看起来更好看。这种报告风格的转变创造了一种错觉，即美国在 2005 年至 2022 年间成功减少了 19% 的填埋场排放量。
然而，论文指出，这种下降并非真实存在的。它仅仅是数学计算方式的变化。如果强制要求所有填埋场使用“产生优先”模型，全国性的图景将会非常不同：排放量很可能会上升而非下降，因为我们埋掉的垃圾量已经达到了历史新高，而气体收集系统的速度已经跟不上步伐。卫星数据支持了这种“上升”趋势，表明地球实际上正在从填埋场排放比官方报告承认的更多的甲烷。
这意味着什么
研究结论认为，虽然使用“回收优先”模型是合法的，但它似乎掩盖了问题的真实规模。卫星显示，在某些情况下，甲烷泄漏的速率比报告的要高出 6 倍，且全国性的趋势很可能是增加而非减少。作者建议，现有的规则需要进行调整，以防止填埋场选择那些能让它们看起来表现良好的数学方法，转而使用能够反映现实的数学方法。在此之前，卫星将继续观察，并证明在面对大气中这种无形的气体时，你所报告的并不总是你所得到的。
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