基于碳源汇模式系统Carbon Tracker的广东省近地层典型CO2过程模拟研究

利用瓦里关全球本底站和番禺气象局站地面观测的CO2浓度资料对改进的Carbon Tracker-2010(CT-2010)模式系统进行了验证.结果显示,CT-2010能较好地反映近地层CO2浓度的分布状况,在瓦里关地区,模拟值与观测值的决定系数(R2)为0.584,残差为4.49μmol·mol-1,相对误差为1.18%;在珠三角地区,上述3个参数值分别为0.430、13.89μmol·mol-1和3.63%.利用CT-2010模式对广东地区近地层典型CO2过程及其影响因素进行了模拟和分析研究.结果表明:在典型高、低浓度CO2过程中,以广州为中心的珠三角区域始终为CO2浓度高值区,从东北至西南方向的梅州、河源、广州、肇庆和云浮等区域存在明显的CO2聚集带.在典型高浓度CO2过程中,珠三角和粤北区域的CO2浓度上升最明显,而粤东和粤西地区的CO2浓度变化较小;在典型低浓度过程中,珠三角、粤北及粤东的CO2浓度波动明显小于过程前和过程后,而粤西地区的CO2浓度波动较大.这些变化主要是受到了风场、下垫面植被、相对湿度及气温等因子的显著影响.     

我国4个WMO/GAW本底站大气CH4浓度及变化特征

利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CH4在线观测系统,于2009～2010年在青海瓦里关、浙江临安、北京上甸子和黑龙江龙凤山这4个世界气象组织全球大气观测网(WMO/GAW)大气本底站对大气CH4进行了在线观测.临安站在所有季节中CH4浓度都表现出类似的日变化趋势,即浓度在每日～05:00(北京时间)达到最高值,在～14:00为最低.夏季龙凤山站CH4浓度表现出类似的规律,但其日变化振幅较大,达到216.8×10-9(摩尔分数,下同).上甸子站春、秋、冬季CH4浓度呈现类似变化趋势,但夏季日平均值较高,在晚间～20:00达到最高值,瓦里关站四季CH4浓度日变化均不明显.3个区域本底站(临安、上甸子和龙凤山)全年CH4本底浓度存在明显的变化,临安站CH4本底浓度在7月达到全年最低水平.龙凤山站则表现出相反的趋势,在8月达到全年最高值,其全年浓度表现出"W"型变化.冬季龙凤山和上甸子站CH4浓度高于春季和秋季.瓦里关站全年浓度变化较小,月平均浓度振幅仅为11.5×10-9.临安、上甸子和龙凤山3个区域本底站夏季CH4非本底数据占总数据的比例>70%.为分析气团传输的影响,对4站夏季高浓度时刻(瓦里关:CH4>1 870×10-9,龙凤山CH4>2 100×10-9,临安CH4>2 150×10-9,上甸子CH4>2 050×10-9)对应的气团轨迹进行聚类分析表明,夏季出现的高浓度CH4观测数据可能主要由气团传输所引起.     

基于系统动力学模型的低碳城市发展研究

首先,对城市进行能流分析并基于可量化的目的确定低碳城市发展规划的重点;其次,构建出低碳城市发展规划指标体系;最后,采用系统动力学软件构建了低碳城市发展规划系统动力学模型。以北京市为例,设定3种情景模拟预测了2010-2020年北京低碳城市发展状况,结果表明:(1)趋势发展情景下,绝大部分指标未达到设定的规划目标;规划发展情景下,经济发展速度放慢,二氧化碳排放量、碳排放强度、能源强度等关键指标达到规划目标;政策调控情景下,经济保持快速平稳发展,主要指标基本达到规划目标(能流密度除外),达到城市低碳发展理想状态。(2)3种情景下,2020年碳排放强度分别较2010年下降36.1%、47.0%和55.4%;趋势发展和规划发展情况下的人均二氧化碳排放量分别较2010年上升22.7%、3.2%,政策调控情景则下降2.7%。同时,根据模型预测结果提出了北京低碳发展规划的建议。     

北京上甸子区域大气本底站甲基氯仿在线观测研究

利用GC-ECD在线观测系统,在北京上甸子区域大气本底站开展了甲基氯仿(CH3CCl3)2年在线观测,利用逐步逼近回归法进行本底值筛分,讨论了上甸子站CH3CCl3浓度水平及其变化趋势.该站2009年和2010年的年均大气CH3CCl3本底浓度(摩尔分数,下同)分别为(9.03±0.53)×10-12和(7.73±0.47)×10-12,本底数据出现频率为61.1%(2009年)和60.4%(2010年).上甸子站CH3CCl3浓度水平与北半球同纬度带本底站观测结果基本一致,低于文献报道的2001~2005年间我国华南区域和城市观测的结果.观测期间本底浓度呈下降趋势,下降率为1.39×10-12a-1.结合风向分析,该站CH3CCl3平均浓度最高的风向来自西南扇区,而平均浓度最低的风向来自东北扇区,不同风向的浓度差值分别为0.77×10-12(2009年)和0.52×10-12(2010年).2010年各风向CH3CCl3平均浓度比2009年降低1.03×10-12~1.68×10-12.     

拉萨地区夏季大气CO,SO2及NO2变化初探

为研究青藏高原大气臭氧的光化学过程及其与气溶胶的相互作用 ,1998年夏季在西藏拉萨郊区对大气CO ,SO2 及NO2 进行了综合测量。初步分析表明 ,近地层CO日平均质量分数为 14 0× 10 - 9～ 75 0× 10 - 9,夏末呈明显增高趋势 ,CO含量的日变化呈双峰型 ,清晨和傍晚较高 ,与当地人为活动排放、风向频率和大气混合层高度的日变化密切相关 ;SO2 平均质量分数为 0 15× 10 - 9,NO2 为 0 39× 10 - 9,NO2 约是SO2 的2 6倍 ,两者间存在一定的正相关 ,大致反映了该地区生物质燃料占主导的污染排放特征     

瓦里关山大气CO本底变化

利用1992 01～2002 12期间的实测资料,分析了瓦里关全球基准站(36°17′N,100°54′E,海拔3816m)大气CO本底特征,并探讨了与源汇过程的关系.结果表明,瓦里关山大气CO体积分数本底范围与北半球平均水平基本相符,但增长趋势及年增长率波动与北半球平均状况并不完全一致,多年平均季节变化与同纬度海洋边界层(MBL)参比值以及北半球平均值也有较大差异,是所在地区多种CO源汇和大气输送共同作用的结果.瓦里关山大气CO本底观测资料既能体现亚洲内陆地域特点又具有全球代表性,辅以其它相关资料,还可进一步揭示中国内陆高原大气CO本底特征的成因.     

瓦里关气相色谱法大气CO_2和CH_4在线观测数据处理分析

加强我国本底站温室气体数据资源的科学管理与共享,首先应保证观测全流程的标准化和规范化,确立数据处理和质量控制方法.我国青海瓦里关全球本底站自1994年开始了气相色谱-氢火焰离子化检测器法(GC-FID)大气CO2和CH4在线观测,本文详细讨论了该系统原始资料采集、数据信息合并、时间序列检查、观测员级质量控制和专家级质量控制等流程.利用局部近似回归法对大气CO2和CH4数据进行本底值筛分,获得CO2本底数据百分比约占有效数据的72%、CH4占44%.在线观测的CO2和CH4月平均浓度与同期瓶采样分析结果基本一致,相对偏差均在±0.5%以内.经流程化处理和质控的瓦里关大气CO2和CH4本底浓度变化资料已进入全球同化数据库(Globalview-CO2、Globalview-CH4),报送世界温室气体数据中心(WDCGG)并应用于世界气象组织(WMO)温室气体公报和联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)评估.     

北京上甸子区域大气本底站四氯化碳(CCl_4)在线观测

利用自组装GC-ECD系统在北京上甸子区域大气本底站开展大气四氯化碳(CCl4)摩尔分数在线观测.2007年4月～2008年3月期间,该站CCl4本底摩尔分数(89.4±0.7)×10-12,与北半球同纬度带Mace Head和Trinidad Head本底站观测结果基本一致;非本底摩尔分数(94.7±5.1)×10-12,出现频率63.6%,表明该站也能捕捉到高摩尔分数CCl4空气团输送信息;CCl4本底摩尔分数变化较小,且没有明显的季节变化;非本底摩尔分数呈现夏高冬低的特点,平均非本底摩尔分数最高月份(6月)比最低月份(1月)高7.6×10-12.应用CO比值相关法初步估算2007年4月～2008年3月我国CCl4排放量约4.7kt·a-1,与文献报道Bottom-up方法估算我国同期CCl4排放量接近;CO比值相关法估算CCl4排放量的不确定性主要来自同源假设及观测站代表性.     

北京上甸子站大气CO2及δ13C(CO2)本底变化

基于北京上甸子站(SDZ)2007~2013年大气CO_2及2009~2013年大气δ13C(CO_2)瓶采样观测资料,筛分获得混合均匀且未受局地污染影响、具代表性的大气CO_2及δ13C(CO_2)本底数据.2007~2013年SDZ站大气CO_2年均本底浓度变化范围为385.6×10-6~398.1×10-6,年均增长率为2.0×10-6a-1;2009~2013年其大气δ13C(CO_2)年均本底值变化范围为-8.38‰~-8.52‰,年均增长率为-0.03‰·a-1.SDZ站2007~2013年的7~9月月均浓度最低水平均出现在2008年,且2007~2008年增长率仅为0.3×10-6a-1,推测主要源于2008年奥运期间北京及其周边省市节能减排措施实施导致碳排放量减少.SDZ站大气CO_2本底浓度季节变化最低值出现在8月,最高值出现在3月,季节振幅达到23.9×10-6;大气δ13C(CO_2)与CO_2季节变化特征大致呈镜像关系,其季节振幅为1.03‰.对SDZ站CO_2源汇的碳同位素"signature"(δs)研究表明,供暖季Ⅰ(01-01~03-14)和Ⅱ(11-15~12-31)的δs分别为-21.30‰和-25.39‰,推测主要源自化石燃料与生物质燃烧的影响;其植物生长季的δbio值为-21.28‰,推测主要来自植被活动的贡献.     

北京上甸子大气本底站CO2浓度的源汇区域代表性研究

为研究单个站点观测浓度的源汇区域代表性及所在区域的CO2通量特征,利用大气反转模式FLEXPART模拟确定影响上甸子站观测浓度的气团主要来源,利用Carbon Tracker模式反演CO2浓度和通量的时空分布,并通过数值迭代方法和相关性分析方法获取最优印痕函数阈值,得到影响测站CO2浓度的源汇区域范围.其次,将在线观测CO2浓度筛分为本底和非本底浓度,利用FLEXPART模式追踪测站本底和非本底源区,研究发现,本底和非本底源汇区域明显不同并随季节变化.在印痕函数大于一定阈值的潜在源区内,本底和非本底区域净通量变化趋势差异明显,而且在各通量分支中本底区域化石燃料通量较小、生物圈通量较大,非本底区域化石燃料通量较大、生物圈通量较小.通过反演模式能够定量得到影响测站观测浓度的源汇区域及区域通量特征.