Investigadores Utilizan Satélites Geostacionarios para Monitorear Emisiones de Metano en la Industria Petrolera y Gasífera

Un equipo internacional de científicos, liderado por Marc Watine-Guiu, Daniel J. Varon, Itziar Irakulis-Loitxate, y Daniel J. Jacob, ha realizado un avance significativo en la monitorización de las emisiones de metano provenientes de infraestructuras de petróleo y gas.

El estudio, publicado el 19 de diciembre de 2023 en la revista ‘Proceedings of the National Academy of Sciences’ (PNAS), demuestra cómo los satélites geostacionarios operacionales ambientales de EE. UU. (GOES) pueden ser utilizados para identificar y cuantificar emisiones transitorias y extremas de metano.Los investigadores se centraron en una emisión significativa de metano proveniente de un gasoducto en Durango, México, evidenciando la capacidad única de los satélites geostacionarios para rastrear este tipo de eventos, que son difíciles de captar por satélites en órbita terrestre baja. Este logro representa un hito en el campo de la ciencia ambiental y la tecnología espacial, abriendo nuevas posibilidades para la monitorización y gestión del cambio climático.

Disciplinas Involucradas:

-Ciencias Ambientales: Para entender el impacto de las emisiones de gases de efecto invernadero.

-Ingeniería y Tecnología Espacial: En el desarrollo de tecnologías de observación satelital.

-Geociencias: Para el análisis geoespacial de las emisiones.

-Ciencia de Datos y Análisis de Sensores Remotos: Clave en el procesamiento de los datos obtenidos por los satélites.

-Política y Gestión Ambiental: Aplicaciones prácticas en políticas de mitigación del cambio climático.

Impacto de la Investigación: Este desarrollo resalta la importancia de la tecnología satelital en la lucha contra el cambio climático. También subraya la necesidad de continuar desarrollando y mejorando las herramientas para la observación y análisis ambiental. Este avance abre la puerta a futuras investigaciones y aplicaciones en políticas ambientales más efectivas y basadas en datos científicos robustos.

Enlace al Artículo: https://doi.org/10.1073/pnas.2310797120

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