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Picarro | 長(zhǎng)江三角洲典型城區(qū)二氧化碳摩爾分?jǐn)?shù)變化特征

日期: 2022-09-23
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作為氣候變化的主要驅(qū)動(dòng)力,CO2是最重要的長(zhǎng)壽命溫室氣體,約貢獻(xiàn)了66%的輻射強(qiáng)迫。自1956年以來,在美國夏威夷的莫納洛亞山進(jìn)行了大氣CO2濃度首次長(zhǎng)期觀測(cè),在全球大氣監(jiān)視網(wǎng)(GAW)計(jì)劃下,迄今為止測(cè)量已擴(kuò)展到約400個(gè)站。這些站點(diǎn)主要位于相對(duì)偏遠(yuǎn)地區(qū),從區(qū)域到全球尺度上捕獲CO2信號(hào),以理解碳循環(huán)及其對(duì)氣候變化的影響。然而,城市化和工業(yè)化區(qū)人為排放量占全球CO2排放量的70%以上。為擴(kuò)大溫室氣體觀測(cè)網(wǎng),準(zhǔn)確估算CO2通量,在GAW計(jì)劃框架下,中國建立了8個(gè)國家溫室氣體監(jiān)測(cè)站,并同時(shí)安裝了大量城市站點(diǎn),服務(wù)于碳中和戰(zhàn)略和國內(nèi)省際碳交易市場(chǎng)。長(zhǎng)江三角洲地區(qū)是中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、城市化最密集的地區(qū),人為CO2排放受到高度的關(guān)注。

基于此,在本文中,來自浙江工業(yè)大學(xué)環(huán)境學(xué)院的一組研究團(tuán)隊(duì)以長(zhǎng)江三角洲典型城市杭州為研究對(duì)象,于2016.3.27-2020.12.31年對(duì)其大氣CO2摩爾分?jǐn)?shù)(Picarro G2301CO2、CH4和H2O分析儀)進(jìn)行了觀測(cè)。還介紹并比較了鄰近的世界氣象組織/全球大氣監(jiān)視網(wǎng)(WMO/GAW)計(jì)劃站點(diǎn)(臨安,LAN)的CO2摩爾分?jǐn)?shù)(Picarro G2401 CO、CO2、CH4和H2O分析儀)。同時(shí)分析了時(shí)間變化、季節(jié)變化和COVID-19流行病的影響。

【結(jié)果】

Picarro | 長(zhǎng)江三角洲典型城區(qū)二氧化碳摩爾分?jǐn)?shù)變化特征

在杭州(上圖)和臨安(下圖)站觀測(cè)到的每小時(shí)CO2摩爾分?jǐn)?shù)。

Picarro | 長(zhǎng)江三角洲典型城區(qū)二氧化碳摩爾分?jǐn)?shù)變化特征

Picarro | 長(zhǎng)江三角洲典型城區(qū)二氧化碳摩爾分?jǐn)?shù)變化特征

(a)四個(gè)季節(jié)大氣CO2摩爾分?jǐn)?shù)的日變化和HZ站的地面風(fēng)速。(b)四個(gè)季節(jié)HZ和LAN (HZ減去LAN)之間CO2摩爾分?jǐn)?shù)差的日變化。(c)HZ和LAN工作日和周末CO2摩爾分?jǐn)?shù)的日變化。(d)LAN工作日和周末CO摩爾分?jǐn)?shù)的日變化。(e)工作日和周末HZ和LAN之間CO2摩爾分?jǐn)?shù)差的日變化(HZ減去LAN)。(f)2016年8月至10月HZ和LAN站觀測(cè)到的CO2摩爾分?jǐn)?shù)。

Picarro | 長(zhǎng)江三角洲典型城區(qū)二氧化碳摩爾分?jǐn)?shù)變化特征

(a)杭州CO2摩爾分?jǐn)?shù)與能見度的關(guān)系。(b)杭州16個(gè)扇區(qū)CO2摩爾分?jǐn)?shù)的風(fēng)玫瑰分布圖。

(c)杭州不同扇區(qū)CO2摩爾分?jǐn)?shù)與風(fēng)級(jí)的關(guān)系。

【結(jié)論】

杭州CO2摩爾分?jǐn)?shù)普遍高于其他郊區(qū)。時(shí)間變化受當(dāng)?shù)厣锵到y(tǒng)和人類排放的雙重影響。道路車輛排放可能是CO2摩爾分?jǐn)?shù)升高的主要原因,并導(dǎo)致工作日和周末之間的差異??傮w而言,杭州大氣CO2摩爾分?jǐn)?shù)變化受大氣稀釋條件(如風(fēng)速、能見度)和地形的控制。COVID-19流行病明顯降低了杭州大氣CO2摩爾分?jǐn)?shù),但對(duì)LAN城市站影響較小。此外,杭州大氣CO2摩爾分?jǐn)?shù)可能受到冬季西北向北輸送的影響。

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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650314490&idx=1&sn=295f83b1f8cfd4b7f4bc9033dc3a1a08&chksm=bee1ba0589963313a9bc616841e043f22d4c4e79e935f2570d3a5072560a8dabb6f3fa396932&token=676816707&lang=zh_CN#rd


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對(duì)地表入滲和蒸發(fā)通量的分配,以及準(zhǔn)確量化不同空間尺度下土壤與大氣之間的質(zhì)量和能量交換過程,都需要了解土壤的水文性質(zhì)(如土壤水分特征曲線和導(dǎo)水率特征曲線)。土壤水分特征曲線(SWRC)描述了在基質(zhì)勢(shì)下土壤水分含量的平衡情況,是重要的水文特性,與土壤孔隙的大小分布和結(jié)構(gòu)密切相關(guān),受土壤結(jié)構(gòu)、質(zhì)地、有機(jī)物和粘土礦物等因素的影響。傳統(tǒng)測(cè)量SWRC的實(shí)驗(yàn)室方法繁瑣,數(shù)據(jù)往往不完整,且只覆蓋有限的水分含量范圍。近年來,近程和遙感技術(shù)得到了廣泛關(guān)注,特別是在光學(xué)域內(nèi)的土壤反射光譜已被用于獲取土壤礦物學(xué)和化學(xué)成分、有機(jī)物含量、粒度分布及水分含量等信息。這些研究為衛(wèi)星遙感提供了大尺度測(cè)繪的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法主要依賴光譜轉(zhuǎn)移函數(shù),盡管能有效推斷土壤水力特性,但需大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型校準(zhǔn)。本文提出了一種新的實(shí)驗(yàn)室方法,通過水分含量依賴的短波紅外(SWIR)土壤反射光譜直接估計(jì)SWRC,利用最近開發(fā)的前向輻射傳輸模型,僅...
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