谷歌与美国宇航局喷气推进实验室（NASA JPL）开发出一款
人工智能模型，能够从太空以全球尺度绘制甲烷排放图。模型名为MAPL-EMIT，使用NASA安装在国际空间站上的EMIT（地球表面矿物尘埃源调查）仪器采集的高光谱观测数据。相关研究发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）。
MAPL-EMIT用360万个物理合成的甲烷羽流插入真实EMIT观测进行训练，结合光谱信息与每个像素的空间背景来识别羽流形状并追溯源头，还能区分密集工业区重叠的羽流。实测中模型捕获了84%的专家标注羽流，在约1100个EMIT数据块中识别出比人工多约50%的可信羽流，全球范围发现了超过2.3万个额外甲烷羽流，并在全球25个最大垃圾填埋场的24个中检测到排放。
甲烷的百年增温潜势约为二氧化碳的30倍，贡献了工业时代以来约四分之一的人为增温。60米分辨率的甲烷监测能力，让油气运营商、垃圾处理企业和监管机构的泄漏可见度大幅提升，也为投资者评估运营排放和转型风险提供了新数据源。谷歌已通过Earth Engine发布全球羽流数据库，模型和合成数据集通过Kaggle和GitHub开放。
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