2026-09-10 · 来源：{'name': 'Google Blog', 'url': 'https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-research/mapping-global-methane-emissions-from-space/'}
Google与NASA JPL联合开发出一款AI模型，可基于EMIT载荷采集的轨道观测数据，绘制并量化全球甲烷排放。
Google与NASA喷气推进实验室（NASA JPL）联合推出一款深度学习模型，能够从太空绘制并量化全球范围内的甲烷排放。Google在官方博客中介绍，该系统处理EMIT载荷采集的轨道观测数据，识别这种强效温室气体的排放位置，并估算排放规模。此次发布被定位为迈向全面、AI驱动的天基排放监测的重要一步。
此次合作将Google的机器学习研究与NASA JPL的天基观测仪器结合在一起：EMIT负责提供原始观测数据，深度学习模型则将其转化为一张全球甲烷排放源地图，并附有量化的排放估算。自动化正是整套系统的核心——靠人工逐一排查轨道影像中的排放特征，根本无法支撑覆盖全球的普查，而经过训练的神经网络能够以一致的方法体系化地处理海量数据流。
聚焦甲烷对气候核算意义重大。在短时间尺度内，甲烷的捕热效率远高于二氧化碳，这使得精准定位并测量其排放成为减缓气候变化的高杠杆抓手。
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