北黄海大气氮氧化物的季节分布

根据2006年夏季2、007年冬春秋四个季节分别对北黄海进行的大面调查,分析研究了四季氮氧化物(NOx)的季节变化和浓度分布。结果显示,大气NOx浓度呈现明显的季节变化,表现为冬季>夏季>秋季>春季,冬季北黄海空气中NOx浓度的平均值分别是春季的4倍、夏季的2倍和秋季的2.1倍。NOx浓度在北黄海的不同区域特征呈现为近岸向远岸逐渐降低的趋势,说明陆源污染物对北黄海NOx分布有较大影响。     

本底大气CO2观测分析过程中QA/QC方法的建立与评估

建立科学规范的本底大气CO2采样观测分析过程中的质量保证与质量控制方法,是实现该数据资源同化和共享的基础.本研究以中国气象局温室气体网络化采样观测经验为基础,以便携式采样观测、波长扫描-光腔衰荡(WS-CRDS)分析技术为例,系统介绍了我国青海瓦里关全球本底站大气中CO2采样观测过程中的质量保证措施,样品分析过程中的玻璃瓶质量保证措施和样品分析过程中的系统质量控制方法、数据处理过程中的校正方法、数据分级质量标记和数据拟合插补方法等;并重点对该方法中几个关键步骤进行了评估验证;最后,应用本研究方法,对我国3个区域大气本底站CO2的采样观测数据进行了处理和浓度变化特征分析,说明本研究方法也可以较好地捕捉区域和局地环境因素影响对观测结果的影响,并客观、准确地反映该区域的自然和人为活动特征.     

南极中山站一氧化碳本底的监测与分析

利用东南极大陆沿岸中山站2008—2010年的CO浓度在线观测和相关资料,分析了大气中CO浓度的本底特征及其季节变化.结果显示,在不同风向和风速条件下CO浓度变化很小,表明风向和风速对CO监测结果的影响很小,也表明观测的CO浓度受局地污染源排放影响很小,可以代表南极中山站的本底浓度.中山站与其它南极站相似,CO浓度具有非对称的季节变化,月平均浓度最高值出现在春季(9—10月),最低值在夏末秋初(2—3月),月平均CO浓度在30～65 ppb之间.南极各站的年平均CO浓度的年际变化范围差异不大,均为2～3 ppb.     

不同源汇信息提取方法对区域CO2源汇估算及其季节变化的影响评估

从大气二氧化碳(CO2)浓度观测资料中准确提取源汇或本底信息对区域及全球碳源汇及大气CO2浓度长期变化趋势的定量估计至关重要.本研究以瓦里关大气CO2浓度观测资料为例,探讨了同期地面风和同期一氧化碳(CO)浓度观测资料作为源汇信息提取或本底值筛选因子的有效性.结果表明,地面风和同期CO浓度在冬季可作为筛选因子,但是夏季将其作为筛选因子不是十分有效.采用局部近似回归法(robust estimation of background signal,REBS)、傅里叶变换法(Fourier transform algorithm,FTA)和新发展的平均移动过滤法(moving average filtering,MAF)进行大气CO2浓度源汇及本底信息提取.结果表明,MAF法因其以每2周为一个拟合窗口,采用不断变化和调整的过滤标准,避免了在局部将抬升浓度或吸收浓度百分比过高或者过低估计,优于另外两种方法.3种方法对因区域排放源导致的大气CO2的抬升量的结果无显著差异,但对因区域吸收汇导致的大气CO2降低量差异明显.结果表明,3种方法均可以对受到人类活动排放源影响的CO2抬升浓度合理地筛分,但只有MAF法可对夏季吸收浓度较好地判别.MAF法获得的1995~2008年瓦里关大气CO2多年平均季振幅为约10.3×10-6(摩尔分数,下同),与前期观测结果一致;而REBS法得到的大气CO2逐年季振幅约为9.1×10-6,将会导致低估区域或全球CO2通量值.     

龙凤山本底站大气CO2数据筛分及浓度特征研究

针对黑龙江龙凤山区域大气本底站2009年1月～2011年12月低层(离地10 m)和高层(离地80 m)大气CO2在线观测数据,选取低层数据重点开展研究,分析地面风向和风速等因素对观测CO2浓度的影响.结果表明,龙凤山低层大气CO2浓度明显受局地源汇影响,其与高层观测结果差异在白天08:00～17:00相对较小,小于(0.5±0.5)×10-6(物质的量比).春、夏和秋这3个季节E-ESE-SE-SSE扇区来向的地面风会明显抬升大气CO2浓度,而冬季N-NNW-NW-WNW扇区CO2浓度明显较高.该站4个季节近地面CO2浓度随着风速增大而逐渐减小,在冬季尤为明显.结合日变化及地面风的影响,对低层观测数据进行初步本底/非本底筛分,筛选出代表东北区域混合均匀CO2水平的本底数据占总数据的30.7%.本底CO2浓度季节变化显示该站大气CO2浓度呈现冬季高夏季低的趋势,季振幅约为(36.3±1.4)×10-6,明显大于同期WMO/GAW同纬度站点观测结果,2009～2011年龙凤山大气CO2平均增长率为2.4×10-6a-1.     

腾格里沙漠民勤沙丘CO_2浓度与昼夜变化规律研究

为查明沙漠区CO2浓度和对大气CO2的影响以及在全球碳循环中的作用,利用红外CO2监测仪于2009年9月对腾格里沙漠民勤实验点不同类型不同深度的沙层CO2含量变化进行了昼夜连续观测.根据12个钻孔CO2浓度的昼夜观测结果可知,民勤沙漠区不同观测点CO2浓度差异较大,各观测点昼夜CO2浓度变化在310×10-6～2 630×10-6之间;夜间沙层CO2浓度低,白天CO2浓度高;CO2浓度在深度上也有明显的差异,不同深度CO2浓度由大到小的顺序是:4 m(3m)2 m1m;与温带半湿润的西安地区相比,位于极端干旱区的民勤沙漠区CO2浓度显著低;CO2浓度昼夜变化明显,从当日09:00左右到次日09:00左右均呈现由低到高再到低的变化规律;在沙层水分一定的条件下,昼夜温度变化是造成沙层CO2浓度昼夜变化的主要原因,两者呈显著正相关关系;含水量较高沙层CO2浓度明显高于含水量较低沙层,沙层含水量高低是决定沙层CO2浓度的主要因素;4 m深度以上沙层CO2浓度均高于地表空气CO2浓度,表明极端干旱的沙漠区可能是CO2的来源区,也指示环境恶劣的裸露流动沙丘微生物活动产生的沙层CO2浓度仍然超过了大气CO2浓度.     

青藏高原高寒草甸地区大气CO_2浓度变化特征

大气CO2浓度的长期连续观测是研究全球和区域碳循环过程及其气候和环境效应的重要基础.利用基于非色散红外吸收光谱法(NDIR)的大气CO2在线观测系统,于2012年3月—2013年2月在青海门源大气背景站对青藏高原高寒草甸地区大气φ(CO2)进行了连续观测.结果表明:1观测期间,门源站大气φ(CO2)波动较大,其背景值出现频率为59%,背景值平均为391.2×10-6,低于2012年全球平均值(393.1×10-6);受排放源和吸收汇影响的φ(CO2)非背景值出现频率分别为25%和16%,二者平均值分别为401.1×10-6和380.7×10-6.2夏季φ(CO2)日变幅最大,达到28.9×10-6;春季、夏季、秋季、冬季φ(CO2)最高值分别出现在08:00、07:00、08:00和11:00,最低值均出现在16:00.3门源站φ(CO2)背景值季节变化明显,最高值出现在1月,月均值为397.7×10-6;最低值出现在8月,月均值为381.0×10-6.4不同季节φ(CO2)-风玫瑰图分析结果显示,春季、夏季、秋季φ(CO2)高值主要出现在W-NW-N扇区,冬季高值主要出现在SE-S-SW扇区.门源站大气φ(CO2)的季节变化特征主要是排放源、吸收汇以及地面风共同作用的结果.     

地面风对瓦里关山大气CO2本底浓度的影响分析

使用 1994年 7月— 2 0 0 0年 7月大气CO2 和地面风现场连续观测资料 ,分析了瓦里关全球大气本底基准站 (36°17′N ,10 0°5 4′E ,海拔 3816m)地面风变化对大气CO2 本底浓度的影响 .结果表明 ,水平风向、风速和垂直风向、风速的变化对大气CO2 观测值的影响在春、夏、秋、冬季有明显不同 .由大量观测事实的统计平均还给出了瓦里关山大气CO2 浓度在不同季节的分布范围和日变化类型 ,并分析了形成原因 .将地面风数据作为大气CO2 本底资料的过滤因子之一 ,提出了适用于不同使用目的和要求的我国内陆高原地区大气CO2 本底数据筛选方法     

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.     

冬季黄东海一氧化碳的分布和海-气通量研究

为探究海洋中一氧化碳（CO）的排放对全球碳循环的意义,于2019年冬季采用顶空法对黄海和东海CO的分布和海-气通量进行了研究.结果表明,调查海域大气中CO的体积分数为239×10^-9~941×10^-9,平均值为（588±155）×10^-9.大气中CO体积分数最高值出现在北黄海近岸站位,最低值出现在东海南部,整体呈现黄海高、东海低的特点,且表现出明显的由近岸向外海降低趋势.表层海水CO浓度为0.39~2.80 nmol·L^-1,平均值为（1.23±0.45） nmol·L^-1.表层海水CO浓度高值区出现在东海东部,低值区出现在东海南部,受太阳光辐射和水团影响较大.CO的垂直分布上,浓度最大值一般出现在表层,随深度增加呈现逐渐降低的趋势.表层海水中过饱和系数α为0.99~8.67,平均值为2.61±1.42.CO海-气通量的变化范围为-0.05~41.38 nmol·m^-2·h^-1,平均值为（9.80±9.70） nmol·m^-2·h^-1.表层海水中CO浓度大多是过饱和的,表明冬季黄海和东海是其上方大气的源.这些数据对于估算全球碳排放具有重要作用.     

瓦里关山大气CO2及其δ13C本底变化

利用 1991— 2 0 0 1年期间实测资料 ,分析了瓦里关全球基准站大气CO2 及其δ13 C本底特征 ,并探讨了与源汇过程的关系 .结果表明 ,瓦里关大气CO2 及其δ13 C本底变化主要反映了北半球中高纬度大陆自然生态系统源汇的周期性季节特征 ,而海洋的作用相对较弱 ;大气CO2 及其δ13 C本底浓度范围与所处纬度带平均状况基本吻合 ,年平均值以及年际间涨落与全球水平的一致性反映出化石燃料燃烧等人为排放对大气圈的全球性影响 ;瓦里关站提供的主要温室气体本底观测资料 ,既能体现亚洲内陆地域特点又具有全球代表性 ,配合以其它相关资料 ,还可进一步揭示中国内陆高原大气CO2 及其δ13 C本底特征的成因 .     

根据AVHRRSST探讨中国北部海域冬季环流演变

收集了中国东部陆架海北部2000年8月至2001年12月的NOAA/AVHRR数据,通过SST换算,对北黄海和渤海的温度场分布以及冬季流场的月变化进行了分析.黄海暖流进入渤海后的余脉分成两个分支:向西的渤海中心支和向北的辽东湾支.渤海中心支向西运行有两个分叉:辽东湾叉和渤海湾叉.冬季黄海暖流较强,由于北风或东北风的影响,渤海中心支和辽东湾支经历了同存-消弱-加强-同存等阶段.辽东湾南下沿岸流增强,渤海中心支暖流减弱,黄海沿岸流随之增强.这些暖流和沿岸流构成了渤海的四个环流.在黄海,黄海暖流与黄海沿岸流、辽南沿岸流、西朝鲜沿岸流组成了三个环流.     

光腔衰荡光谱法走航连续观测海表大气中CH4

以基于高精度光腔衰荡光谱法(Cavity Ring-Down Spectroscopy,CRDS)的Picarro G2301型分析仪为核心,自主设计、组装,建立了适用于船载走航连续观测大气CH4的系统.采用可溯源至世界气象组织全球大气观测网(WMO-GAW)的标准气序列开展多次测试,并建立了外标法线性校正方程.测试表明,该系统对CH4响应精密度优于0.5 ×l0-9,准确度优于0.1％,5个月内漂移小于0.3 ×l0-9.同时,结合船载走航连续观测的特点,优化建立了观测数据处理与质量控制方法,以保证所获数据的高质量和国际可比性.分别于2011年7月和2012年5月,率先在北黄海及渤海海峡区域开展了海表大气CH4的走航连续观测.实践证明,该系统操作简便,运行稳定,适用于船载走航连续海表大气CH4的研究,可获取高精度高时空分辨的观测数据.其中,2011年7月观测到的CH4浓度范围为1823.8×10-9～2020.7×10-9,2012年5月为1887.2×10-9～ 2136.2×10-9,均呈渤海海峡区域浓度高,北黄海中部区域浓度低的分布特征.     

南极菲尔德斯半岛植被微区CO2浓度的监测

在南极苔藓植被的微环境区内 ,CO2 的浓度在 4 73 5mg·m- 3以上 ,大大高于全球CO2 的平均浓度 (3 56mg·m- 3) ,可见苔藓等植被区可能是大气CO2 的源之一 .这与特殊的南极条件下植被的生理生态特性有关 .在苔藓分布区 ,CO2 浓度日变化的主要影响因素是光照和温度 .菲尔德斯半岛变化无常的天气状况使得CO2 浓度昼夜变化规律出现局部波动 ,不同的天气状况也使CO2 浓度发生变化 .研究表明 :光照条件是CO2 浓度变化的主导影响因素 ,从CO2 浓度的季节变化中可以看出 ,CO2 浓度变化与大气温度呈负相关 ;与降水量和空气相对湿度呈正相关 .本文首次给出了极地环境下植被微区的CO2 浓度变化及其影响因素 ,为极地温室气体的研究提供了新的材料     

北京上甸子站气相色谱法大气CH4和CO在线观测方法研究

参照瓦里关全球大气本底站气相色谱在线观测系统的设计,通过系统调试、测试和参数优化,于2009年在北京上甸子区域大气本底站建立了高精度气相色谱法大气CH4和CO在线观测系统.该系统对CH4和CO的测量精度分别优于0.03%和0.45%,达到世界气象组织全球大气观测计划(WMO/GAW)的质量目标.研究建立了与该系统配套的标气选取方法及运行序列:选取可基本涵盖该站大气CH4和CO浓度范围的2瓶标气作为工作标气,其中CH4浓度分别为2 007.1×10-9、1 809.5×10-9(摩尔分数,下同),CO浓度分别为405.6×10-9、123.8×10-9,在高低浓度工作标气之间穿插分析3次大气样品,能够保证测量的准确度(观测浓度的标准偏差CH4<1.7×10-9、CO<1×10-9),同时可最大程度地节省工作标气.该方法已应用于华北地区本底大气CH4和CO的高精度连续观测.     

华南沿海某大气背景点黑碳气溶胶污染特征

黑碳气溶胶(BC)因其显著的气候效应和对人类健康的危害而成为研究的热点。研究背景点位BC的浓度水平和来源特征有助于掌握BC在区域尺度上的辐射强迫特性和环境影响。2009年秋季在华南沿海某区域大气背景点进行了为期约40 d的BC在线观测。观测期间BC的平均浓度为(2.34±1.33)μg/m3,与其它区域背景点相比处于较高水平。利用中尺度天气研究和预报系统WRF模拟的高分辨率三维气象场数据驱动HYSPLIT-4反向轨迹模式,模拟观测期间每小时的气团轨迹,将所有轨迹分为来源特征明显的东北沿海、北方内陆、香港方向和东南海面方向四类。当受到东北沿海来源气团影响时,BC的浓度为平均水平的1.4倍,BC和CO有较好的线性相关关系,而其它三类气团影响时的BC浓度都低于平均浓度,且BC和CO的相关关系很差,说明来自东北沿海地区的较近距离区域传输是影响该背景点大气BC的主要源区。     

北黄海大气多环芳烃干沉降通量研究

在北黄海沿岸的獐子岛、老虎滩和小麦岛进行为期1 a的大气采样,分析了大气颗粒物和气相中15种多环芳烃(PAHs)的浓度,计算了其沉降通量.结果表明,三个采样点PAHs干沉降通量分别为10 196 ng/(m2·d)(獐子岛)、16 749ng/(m2·d)(老虎滩)和18 982 ng/(m2·d)(小麦岛),且气态P...     

南京夏季城市冠层大气 CO2浓度时空分布规律的观测

城市是CO2重要排放源,直接观测城市中大气CO2浓度对于研究人类活动对大气温室气体的贡献至关重要,而在城市中多个站点、多个高度上观测大气CO2浓度则有助于认识城市CO2浓度的时空变化规律,确定其影响机制.本研究于2014年7月18日至7月25日在南京主城区东、西、南、北和中共5个方位(100 m左右高度),2014年8月3日至2014年8月9日在南京主城区中部站点的3个高度(30、65和110 m)观测CO2浓度.结果表明:1南京主城区垂直方向上CO2浓度存在明显梯度,近地面30 m处CO2浓度受人为活动影响明显,平均值达427.3×10-6(±18.2×10-6)(摩尔分数,下同),高层65m、110 m处CO2浓度混合均匀,平均值分别为411.8×10-6(±15.0×10-6)和410.9×10-6(±14.6×10-6).大气层结越稳定,CO2浓度越高,垂直梯度越大.2南京主城区CO2浓度的水平分布受风和大气稳定度的控制.观测期间盛行东北风向,导致CO2浓度分布整体呈现西南高,东北低的格局,城市主城区上下风向CO2浓度差为7.8×10-6.而且水平风速越大,越有助于将上风向的CO2传输至城市的下风向,CO2浓度差就越小.大气层结越稳定,整体CO2浓度越高.3南京主城区5个站点CO2浓度均有明显的日变化,日最高值出现在交通早高峰期间,谷值在17:00左右,在19:00左右有时会因交通晚高峰而出现次高值.     

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.     

长江三角洲背景地区CO2浓度变化特征研究

通过分析2009年1月~2010年12月临安区域大气本底站在线观测获得的CO2浓度,研究地面风向、地面风速、气团输送等因素对长江三角洲背景地区CO2浓度的影响.结果表明,临安站CO2浓度的日变化分布表现为单峰型形态,下午低、凌晨高,浓度日变幅在9.5′10-6~44.3′10-6 (V/V)之间;季节变化特征表现为冬春季高,夏季低,浓度年较差为10.1′10-6 (V/V).通过分析地面风向、地面风速和气团输送等因素对临安站CO2浓度的影响表明,引起CO2浓度升高的地面风向夏季主要为NW~NNE,冬季主要为NNE~ESE;地面风速越大,CO2浓度越小;气团远距离输送的影响主要取决于气团途径区域的CO2排放情况.