我國中部地區大氣CO2柱濃度時空分布

夏玲君,劉立新,李柏貞,周凌晞

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我國中部地區大氣CO2柱濃度時空分布

夏玲君1,劉立新2*,李柏貞1,周凌晞3

(1.江西省生態氣象中心,江西 南昌 330096；2.中國氣象局氣象探測中心,北京 100081；3.中國氣象科學研究院,北京 100081)

基于日本GOSAT及美國AIRS反演數據產品,對我國中部六省大氣CO2時空分布特征進行研究,結果表明:由GOSAT反演的中部地區2010~2013年大氣CO2年均柱濃度由389.36×10-6增長到396.52×10-6,年均絕對增長率達2.39×10-6/a,呈現出冬春季高值、夏秋季低值的季節變化特征,其柱濃度年均值及去長期趨勢后的月均值均略低于長三角地區,高于京津冀和東三省地區;其CO2柱濃度高值區集中在湖南、江西及周邊一帶,年均絕對增長率為2.01×10-6,其柱濃度年均值及去長期趨勢后的月均值與長三角地區相當,略低于京津冀和東三省地區,由于受地面源匯影響較小,其與GOSAT反演結果相反,可能是由于AIRS反映了對流層中層大氣狀況,而GOSAT則更多地反映了近地面層大氣CO2變化.

CO2柱濃度；中部地區；時空分布特征；GOSAT；AIRS

大氣CO2長期監測手段主要有地面站點觀測和衛星遙感觀測.一般來說,地面溫室氣體觀測站網的建設往往耗時費力,站點分布稀疏且空間分布極不均勻,尚難以對我國各區域大氣CO2濃度的時空分布特征進行較好的解析.而衛星觀測則可長期監測全球范圍內的溫室氣體濃度分布和變化,雖然其精度(1×10-6以上)還無法與地面觀測(0.1×10-6)相匹配,但可研究全球對流層及近地面層溫室氣體分布狀況和變化特征,對探討全球大氣CO2輸送特征及碳循環有重要意義.目前已有多國研究機構致力于大氣溫室氣體的衛星遙感觀測,而可用于反演大氣CO2柱濃度的主要有歐空局ENVISAT衛星搭載的大氣層制圖掃描成像吸收頻譜儀SCIAMACHY[1],美國航天局AQUA衛星搭載的AIRS傳感器[2-3],歐洲METOP-A衛星搭載的IASI傳感器[4],其中日本的GOSAT衛星則可用于探測包括近地面及對流層大氣CO2及CH4的總柱濃度[5-7].較為成熟的CO2衛星遙感技術和反演數據產品為本研究的有效開展提供了基礎.

我國大氣CO2地面站點長期觀測研究多集中在一些大氣本底站及經濟發達地區,如世界氣象組織全球大氣觀測網(WMO/GAW)全球大氣本底站青海瓦里關站(WLG), WMO/GAW區域大氣本底站北京上甸子站(SDZ)、浙江臨安站(LAN)、黑龍江龍鳳山站(LFS),以及廣東省一些城市區域站[8-11].衛星遙感觀測則多針對遙感反演方法、全球或中國區域大氣CO2時空分布狀況,以及部分關于經濟發達地區如廣東、江蘇地區大氣CO2時空變化的研究[12-14].然而目前對于包括江西、湖南、湖北、安徽、河南、山西六省在內的中部經濟發展薄弱地區鮮有相關研究報道.

本研究比對分析了由GOSAT衛星反演的CO2柱濃度數據產品與我國典型區域本底站觀測數據,以檢驗GOSAT衛星遙感產品是否可適用于分析我國近地面層區域大氣CO2濃度特征;然后基于GOSAT及AIRS的衛星遙感產品探究我國中部地區近地層及對流層中層大氣CO2時空分布特征.

1 數據及方法

1.1 衛星觀測數據

由日本發射的GOSAT溫室氣體衛星運行高度約為666km,降交點過境時間為地方時間下午13:00,回歸周期為3d,大氣CO2柱濃度觀測精度為(1~4)×10-6[15-16].本研究所用CO2數據為2010~2013年GOSAT上被動紅外探測器(TANSO)官方反演的大氣CO2柱濃度(XCO2)FTS-SWIR L3產品,下載自http://www.gosat.nies.go.jp/index_e.html,空間分辨率為2.5°×2.5°.

AIRS是搭載在美國航天局發射的Aqua衛星上的光柵式紅外高光譜探測儀,運行在太陽同步的近極地軌道,可實現全球陸地、海洋及極地地區有云無云條件下反演每日CO2濃度,觀測精度可達1.5× 10-6[17].本研究所用對流層中層CO2數據為來源于NASA官方網站的2010~2013年AIRS大氣CO2三級反演數據產品,下載自https://earthdata.nasa.gov/,空間分辨率為2°×2.5°.

由于原始數據存在部分缺測點,有必要先對原始數據進行插值預處理,本研究采用較常用的普通克里金插值(Ordinary Kriging)方法對GOSAT及AIRS衛星數據產品進行插值[18].

1.2 大氣本底站觀測數據

用于驗證衛星反演產品的大氣本底站CO2觀測數據分別來自能夠代表歐亞大陸腹地大氣特征的WLG全球大氣本底站、能夠代表京津冀區域大氣特征的SDZ區域大氣本底站,以及能夠代表長三角區域大氣特征的LAN區域大氣本底站,采樣方式為玻璃瓶周采樣,樣品運往中國氣象局溫室氣體實驗室進行分析.利用數值統計方法結合氣團傳輸后向軌跡對觀測數據進行篩分[19],剔除受局地排放污染的污染數據,剩余的非污染數據與GOSAT衛星遙感反演的大氣CO2數據產品進行比對,以校驗GOSAT衛星遙感反演近地面大氣CO2濃度產品的可靠性.目前,我國多數研究主要采用受人類活動影響較小的WLG全球大氣本底站數據來驗證衛星觀測資料是否適用于研究全球或中國區域大范圍內的大氣CO2時空分布特征[13,20],而本研究將利用受人類活動影響較大的SDZ、LAN區域大氣本底站觀測數據進行比對,以驗證衛星遙感產品用于研究我國較小范圍的區域大氣CO2變化特征的可靠性.

2 結果與討論

2.1 GOSAT反演與地面觀測結果比對

如圖1所示,2010~2013年WLG、SDZ子及LAN由GOSAT衛星反演的月均柱濃度與大氣本底站觀測的本底月均濃度具有較好的一致性,相關系數R分別達到0.9(WLG)、0.86(SDZ)及0.87(LAN).從圖2所示平均季節變化來看,GOSAT反演的CO2季節變化特征與地面本底站基本一致,夏秋季低值冬春季高值.雖然二者各月結果均存在一定的偏差,但月均值基本都表現出LAN>SDZ>WLG的特征,表明GOSAT反演的結果基本能夠代表當地本底大氣CO2季節變化特征,可用于不同區域CO2季節變化的比對分析.如圖3所示,GOSAT 反演的年均值變化特征與本底站觀測結果基本一致,SDZ、LAN、WLG站均呈現增長趨勢,其年均值及年均絕對增長率(表1所示)均表現出LAN>SDZ>WLG的特征,表明GOSAT反演的結果與地基觀測具有較好的一致性.

圖3 GOSAT反演的CO2年均值變化與大氣本底站比對

表1 GOSAT反演的CO2年均增長率與本底站比對

2.2 中部地區GOSAT XCO2時空分布特征

從表2可知,GOSAT反演的中部地區2010~ 2013年CO2柱濃度呈現逐年增長趨勢,其年均柱濃度由2010年的389.36×10-6增長到2013年的396.52×10-6,均略低于長三角地區(差值在0.5×10-6左右),高于京津冀和東三省地區(差值在1×10-6左右).中部地區CO2柱濃度年均絕對增長率為2.39×10-6/a,接近于2010~2013年地基全球CO2平均本底濃度年均絕對增長率2.37×10-6/a.從圖4來看,2010~2013年CO2年均柱濃度高值區主要出現在湖南及周邊地區,其低值區則主要分布在山西以北區域.2010年中部六省CO2年均柱濃度高值區主要分布在湖南境內、江西西北部和湖北南部部分區域, 2011年其高值區集中在湖南境內、湖北東南部區域,2012年集中分布于湖南、湖北、安徽、江西交界地帶,2013年集中分布于湖南境內、江西以北、湖北東南角及安徽以南區域.一般來說,化石能源是影響大氣CO2濃度空間分布的重要因素,但除此之外,大氣輸送、陸地生物圈及海洋源匯等也是影響CO2分布不可忽略的關鍵因素,有必要將衛星觀測結果與地面觀測資料相結合并綜合地面氣象要素及氣團輸送軌跡等來分析其成因,然而目前中部地區的地面站點溫室氣體觀測資料還相當匱乏,僅通過衛星觀測可能還無法進行一些深入解析.江西省景德鎮氣象局今年新建成地面站開展溫室氣體觀測,從該站72h后向軌跡來看,其CO2濃度變化可能受到長三角經濟區氣團傳輸的影響,但該站積累的觀測數據資料還很少,目前還無法提取更多的信息,待積累一段時間的數據后可結合衛星觀測數據進行一些更深入的探討.

表2 中部及其它地區CO2年均柱濃度變化

圖4 中部六省GOSAT CO2年均柱濃度空間分布

將中部及長三角、京津冀和東三省地區CO2柱濃度月均數據進行一次線性擬合作為其長期趨勢,根據Zhou等[21]報道的方法獲得去趨勢(detrended)后的月均濃度,然后計算其多年的平均季節變化.如圖5所示,中部及長三角、京津冀和東三省地區CO2柱濃度均呈現出較強的季節變化特征,其季節振幅分別達9.02×10-6(中部)、8.67×10-6(京津冀)、8.27×10-6(長三角)、10.51×10-6(東三省),其中京津冀、長三角和東三省季節振幅大小關系與我國SDZ、LAN及LFS區域本底站代表的京津冀、長三角、東三省區域本底濃度季節振幅特征基本一致,其季節振幅差異影響因素主要與不同地區夏季陸地生態圈植被吸收及冬季化石燃料燃燒排放相關[22].中部區域CO2月均柱濃度低于長三角地區(差值平均:0.37×10-6,12月最高:1.08× 10-6),高于京津冀(差值平均:0.9×10-6,7月最高:2.2× 10-6)及東三省地區(差值平均:1.19×10-6,7月最高:3.36×10-6),與年均柱濃度大小關系特征一致.一般來說,能源消耗是影響當地CO2排放的重要因素,從這幾個地區的平均能耗(包括煤、石油、汽油等能源)對比來看(數據來源于國家統計局http://data.stats.gov.cn/ index.htm),如圖6所示,中部地區平均能耗低于長三角與東三省地區,高于京津冀地區,與幾個地區年均及月均CO2柱濃度大小關系特征基本符合(除東三省外).此外,圖5所示中部及其它幾個地區CO2柱濃度高值均出現在3、4月,主要與區域陸地生態系統及人為活動以及當地氣象條件有關[10,23],低值則出現在7、8月,主要源于北半球中高緯度陸地植物生態系統光合作用對CO2的強烈吸收作用.

中部六省CO2柱濃度平均季節分布(圖7)呈現出冬春季高、夏秋季低的季節分布特征,春季高值集中在湖南、湖北、江西、安徽交界地帶;夏季高值主要出現在江西北部(南昌、九江地區)并逐步向周邊三省(湖南、湖北、安徽)呈環狀輻射;秋季湖南省中心區域為高值區并呈環狀向湖南周邊各市遞減,湖南境內總體CO2平均柱濃度稍高;冬季河南中南部呈現高值區,并以帶狀向南北部周邊各省擴散遞減.四季CO2柱濃度低值則主要集中在山西北部區域,秋冬季江西南部小部分區域也出現低值區.

圖5 中部及其他地區CO2柱濃度季節變化

圖6 中部及其他地區平均能耗比對

2.3 中部地區AIRS XCO2時空分布特征

圖8所示,AIRS反演的中部地區2010~2013年CO2柱濃度變化特征與GOSAT反演的結果類似,均呈現逐年增長趨勢并顯示有明顯的季節變化.AIRS CO2柱濃度的季節振幅明顯弱于GOSAT,原因在于AIRS主要反映的是對流層中層大氣CO2柱濃度變化特征,CO2混合相對更充分,受人為活動和匯的影響小,而從前面的比對分析結果來看,GOSAT反演的大氣CO2柱濃度產品可更多地反映出近地面層大氣CO2柱濃度變化狀況,受地面源匯影響更大.此外, AIRS CO2月均最高及最低柱濃度較GOSAT都有滯后,主要由于大氣CO2逐步由底層向中層擴散混合,從而引起中層大氣CO2柱濃度季節變化滯后于近地面大氣CO2.

圖8 中部地區AIRS與GOSAT XCO2時間序列比對

從表3不同地區CO2年均柱濃度比對結果可知,中部地區CO2年均柱濃度由2010年的390.48×10-6增長到2013年的396.50×10-6,其年均柱濃度與長三角地區基本相同,均低于京津冀和東三省地區(差值在1×10-6左右),與GOSAT反演的不同地區CO2柱濃度年變化比對結果有較大差異,可能主要與對流層中層大氣水平運動導致CO2柱濃度空間分布差異有關.AIRS反演的中部地區2010~2013年CO2柱濃度年均絕對增長率為2.01×10-6/a,低于GOSAT的反演結果.

表3 中部及其他地區AIRS CO2年均柱濃度變化

如圖9所示,2010~2013年其CO2年均柱濃度高值區主要出現在河南、山西地區,其低值區則主要分布在湖南、江西區域,與GOSAT反演的大氣CO2柱濃度情況正好相反.2010年中部六省CO2年均柱濃度高值區主要分布在河南境內、安徽北部區域, 2011年其高值區集中在山西地區、河南東北角,2012年集中分布于山西、河南東北部地區,2013年集中分布于河南境內及山西東部區域.對流層中層大氣CO2柱濃度空間分布影響因素受地面源排放和匯吸收的作用相對較小,可能主要與中層大氣水平活動有關.

圖9 AIRS反演的中部CO2年均柱濃度空間分布

圖10 AIRS反演的中部及其它地區CO2季節變化 Fig.10 Seasonal variations of XCO2 retrieved from AIRS in different regions of China

將中部及長三角、京津冀和東三省地區AIRS反演的CO2柱濃度月均數據進行一次線性擬合作為其長期趨勢,去趨勢后計算其多年的平均季節變化.圖10所示,中部及長三角、京津冀和東三省地區CO2柱濃度均呈現出明顯的季節變化特征,其季節振幅分別達3.92×10-6(中部)、5.26×10-6(京津冀)、4.04×10-6(長三角)、5.31×10-6(東三省),顯著低于受地面源排放和匯吸收影響較大的GOSAT反演結果.中部地區與長三角季節變化特征基本一致,最小值出現在9月,最大值出現在4月,較GOSAT結果要滯后一個月左右,可能與近地面層大氣逐漸向對流層中層擴散及對流層中層大氣水平混合運動有關.圖11所示,春、夏、秋、冬四季CO2柱濃度高值區主要集中在山西、河南地區,中部地區對流層中層大氣CO2柱濃度分布由南向北呈遞增趨勢(冬季除外),結合GOSAT反演的結果來看,推測中部近地面層攜帶高濃度CO2的氣團向對流層中層擴散后隨對流層中層大氣由南向北逐漸移動(冬季除外).

圖11 中部六省AIRS CO2柱濃度平均季節分布 Fig.11 Seasonal variations of annual XCO2 retrieved from AIRS in central China

3 結論

3.1 GOSAT反演的CO2柱濃度產品與我國全球及區域大氣本底站觀測結果均呈現出較好的相關性,基本能夠反映近地面層區域本底大氣CO2濃度變化特征.

3.2 GOSAT反演的中部地區2010~2013年CO2柱濃度呈現逐年增長趨勢,柱濃度年均值略低于長三角地區,高于東三省及京津冀區域,其高值區主要分布在湖南地區,低值區則集中在山西以北區域; 中部區域CO2表現出較強的季節變化特征,去趨勢后的柱濃度月均值低于長三角地區,高于京津冀及東三省地區.其春季高值區集中在湖南、湖北、江西、安徽交界地帶;夏季主要出現在江西北部(南昌、九江地區);秋季及冬季湖南省中心區域和河南中南部地區分別呈現高值區.

3.3 AIRS反演的中部地區2010~2013年CO2柱濃度年變化及季節變化幅度均弱于GOSAT反演的結果,其高值區主要出現在河南、山西地區,低值區則主要分布在湖南、江西區域;中部地區與長三角季節變化特征基本一致,最小值出現在9月,最大值出現在4月.

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致謝：感謝青海瓦里關、北京上甸子及浙江臨安大氣本底站業務工作人員在現場采樣的辛苦工作;感謝中國氣象局氣象探測中心方雙喜、姚波、王紅陽等提供的本底站數據處理相關技術支持;同時感謝日本NIES及美國NASA分別提供的GOSAT和AIRS XCO2反演產品.

Spatial and temporal distribution characteristics of atmospheric CO2in central China.

XIA Ling-jun1, LIU Li-xin2*, LI Bo-zhen1, ZHOU Ling-xi3

(1.Jiangxi Ecological Meteorology Center, Nanchang 330096, China；2.Meteorological Observation Center of China Meteorological Administration, Beijing 100081, China；3.Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China)., 2018,38(8)：2811~2819

Based on retrieved CO2products of GOSAT and AIRS, the spatial and temporal distribution characteristics of CO2in central areas of China were analyzed. The annual CO2retrieved from GOSAT range from 389.36×10-6in 2010 to 396.52×10-6in 2013, with a growth rate of 2.39×10-6per year. The annual mean in central areas of China were slightly lower than Yangze River Delta (YZD), but higher than Jing-Jin-Ji area (JJJ) and Northeastern China region (NCR). The CO2in Hunan and Jiangxi province was with the highest values, and it was with the lowest values over north areas of Shanxi province. The annual CO2retrieved from AIRS varied from 390.48×10-6in 2010 to 396.50×10-6in 2013, with a growth rate of 2.01×10-6per year, and the annual mean CO2were similar with YZD, while slightly lower than JJJ and NCR. Due to small impact from ground sources and sinks, the CO2seasonal amplitude retrieved from AIRS was smaller than that of GOSAT. On the contrary, high-value regions of CO2from AIRS mainly distributed over Henan and Shanxi, and the low-value regions presented in Hunan and Jiangxi, which was likely due to that GOSAT and AIRS products represented CO2variations over different height.

CO2column concentration；central China；spatial and temporal variations；GOSAT；AIRS

X511

A

1000-6923(2018)08-2811-09

夏玲君(1983-),女,江西鄱陽人,工程師,博士,主要研究方向為溫室氣體及其相關微量成分.發表論文10余篇.

2018-01-18

國家國際科技合作專項(2015DFG21960);中國清潔發展機制基金贈款項目(2014102);國家自然科學基金資助項目(41775127);江西省氣象科技面上項目

* 責任作者, 高級工程師, 32899694@qq.com