我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

夏玲君,刘立新,李柏贞,周凌晞



我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

夏玲君1,刘立新2*,李柏贞1,周凌晞3

(1.江西省生态气象中心,江西 南昌 330096；2.中国气象局气象探测中心,北京 100081；3.中国气象科学研究院,北京 100081)

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO2时空分布特征进行研究,结果表明:由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO2年均柱浓度由389.36×10-6增长到396.52×10-6,年均绝对增长率达2.39×10-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO2柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO2变化.

CO2柱浓度；中部地区；时空分布特征；GOSAT；AIRS

大气CO2长期监测手段主要有地面站点观测和卫星遥感观测.一般来说,地面温室气体观测站网的建设往往耗时费力,站点分布稀疏且空间分布极不均匀,尚难以对我国各区域大气CO2浓度的时空分布特征进行较好的解析.而卫星观测则可长期监测全球范围内的温室气体浓度分布和变化,虽然其精度(1×10-6以上)还无法与地面观测(0.1×10-6)相匹配,但可研究全球对流层及近地面层温室气体分布状况和变化特征,对探讨全球大气CO2输送特征及碳循环有重要意义.目前已有多国研究机构致力于大气温室气体的卫星遥感观测,而可用于反演大气CO2柱浓度的主要有欧空局ENVISAT卫星搭载的大气层制图扫描成像吸收频谱仪SCIAMACHY[1],美国航天局AQUA卫星搭载的AIRS传感器[2-3],欧洲METOP-A卫星搭载的IASI传感器[4],其中日本的GOSAT卫星则可用于探测包括近地面及对流层大气CO2及CH4的总柱浓度[5-7].较为成熟的CO2卫星遥感技术和反演数据产品为本研究的有效开展提供了基础.

我国大气CO2地面站点长期观测研究多集中在一些大气本底站及经济发达地区,如世界气象组织全球大气观测网(WMO/GAW)全球大气本底站青海瓦里关站(WLG), WMO/GAW区域大气本底站北京上甸子站(SDZ)、浙江临安站(LAN)、黑龙江龙凤山站(LFS),以及广东省一些城市区域站[8-11].卫星遥感观测则多针对遥感反演方法、全球或中国区域大气CO2时空分布状况,以及部分关于经济发达地区如广东、江苏地区大气CO2时空变化的研究[12-14].然而目前对于包括江西、湖南、湖北、安徽、河南、山西六省在内的中部经济发展薄弱地区鲜有相关研究报道.

本研究比对分析了由GOSAT卫星反演的CO2柱浓度数据产品与我国典型区域本底站观测数据,以检验GOSAT卫星遥感产品是否可适用于分析我国近地面层区域大气CO2浓度特征;然后基于GOSAT及AIRS的卫星遥感产品探究我国中部地区近地层及对流层中层大气CO2时空分布特征.

1 数据及方法

1.1 卫星观测数据

由日本发射的GOSAT温室气体卫星运行高度约为666km,降交点过境时间为地方时间下午13:00,回归周期为3d,大气CO2柱浓度观测精度为(1~4)×10-6[15-16].本研究所用CO2数据为2010~2013年GOSAT上被动红外探测器(TANSO)官方反演的大气CO2柱浓度(XCO2)FTS-SWIR L3产品,下载自http://www.gosat.nies.go.jp/index_e.html,空间分辨率为2.5°×2.5°.

AIRS是搭载在美国航天局发射的Aqua卫星上的光栅式红外高光谱探测仪,运行在太阳同步的近极地轨道,可实现全球陆地、海洋及极地地区有云无云条件下反演每日CO2浓度,观测精度可达1.5× 10-6[17].本研究所用对流层中层CO2数据为来源于NASA官方网站的2010~2013年AIRS大气CO2三级反演数据产品,下载自https://earthdata.nasa.gov/,空间分辨率为2°×2.5°.

由于原始数据存在部分缺测点,有必要先对原始数据进行插值预处理,本研究采用较常用的普通克里金插值(Ordinary Kriging)方法对GOSAT及AIRS卫星数据产品进行插值[18].

1.2 大气本底站观测数据

用于验证卫星反演产品的大气本底站CO2观测数据分别来自能够代表欧亚大陆腹地大气特征的WLG全球大气本底站、能够代表京津冀区域大气特征的SDZ区域大气本底站,以及能够代表长三角区域大气特征的LAN区域大气本底站,采样方式为玻璃瓶周采样,样品运往中国气象局温室气体实验室进行分析.利用数值统计方法结合气团传输后向轨迹对观测数据进行筛分[19],剔除受局地排放污染的污染数据,剩余的非污染数据与GOSAT卫星遥感反演的大气CO2数据产品进行比对,以校验GOSAT卫星遥感反演近地面大气CO2浓度产品的可靠性.目前,我国多数研究主要采用受人类活动影响较小的WLG全球大气本底站数据来验证卫星观测资料是否适用于研究全球或中国区域大范围内的大气CO2时空分布特征[13,20],而本研究将利用受人类活动影响较大的SDZ、LAN区域大气本底站观测数据进行比对,以验证卫星遥感产品用于研究我国较小范围的区域大气CO2变化特征的可靠性.

2 结果与讨论

2.1 GOSAT反演与地面观测结果比对

如图1所示,2010~2013年WLG、SDZ子及LAN由GOSAT卫星反演的月均柱浓度与大气本底站观测的本底月均浓度具有较好的一致性,相关系数R分别达到0.9(WLG)、0.86(SDZ)及0.87(LAN).从图2所示平均季节变化来看,GOSAT反演的CO2季节变化特征与地面本底站基本一致,夏秋季低值冬春季高值.虽然二者各月结果均存在一定的偏差,但月均值基本都表现出LAN>SDZ>WLG的特征,表明GOSAT反演的结果基本能够代表当地本底大气CO2季节变化特征,可用于不同区域CO2季节变化的比对分析.如图3所示,GOSAT 反演的年均值变化特征与本底站观测结果基本一致,SDZ、LAN、WLG站均呈现增长趋势,其年均值及年均绝对增长率(表1所示)均表现出LAN>SDZ>WLG的特征,表明GOSAT反演的结果与地基观测具有较好的一致性.

图3 GOSAT反演的CO2年均值变化与大气本底站比对

表1 GOSAT反演的CO2年均增长率与本底站比对

2.2 中部地区GOSAT XCO2时空分布特征

从表2可知,GOSAT反演的中部地区2010~ 2013年CO2柱浓度呈现逐年增长趋势,其年均柱浓度由2010年的389.36×10-6增长到2013年的396.52×10-6,均略低于长三角地区(差值在0.5×10-6左右),高于京津冀和东三省地区(差值在1×10-6左右).中部地区CO2柱浓度年均绝对增长率为2.39×10-6/a,接近于2010~2013年地基全球CO2平均本底浓度年均绝对增长率2.37×10-6/a.从图4来看,2010~2013年CO2年均柱浓度高值区主要出现在湖南及周边地区,其低值区则主要分布在山西以北区域.2010年中部六省CO2年均柱浓度高值区主要分布在湖南境内、江西西北部和湖北南部部分区域, 2011年其高值区集中在湖南境内、湖北东南部区域,2012年集中分布于湖南、湖北、安徽、江西交界地带,2013年集中分布于湖南境内、江西以北、湖北东南角及安徽以南区域.一般来说,化石能源是影响大气CO2浓度空间分布的重要因素,但除此之外,大气输送、陆地生物圈及海洋源汇等也是影响CO2分布不可忽略的关键因素,有必要将卫星观测结果与地面观测资料相结合并综合地面气象要素及气团输送轨迹等来分析其成因,然而目前中部地区的地面站点温室气体观测资料还相当匮乏,仅通过卫星观测可能还无法进行一些深入解析.江西省景德镇气象局今年新建成地面站开展温室气体观测,从该站72h后向轨迹来看,其CO2浓度变化可能受到长三角经济区气团传输的影响,但该站积累的观测数据资料还很少,目前还无法提取更多的信息,待积累一段时间的数据后可结合卫星观测数据进行一些更深入的探讨.

表2 中部及其它地区CO2年均柱浓度变化

图4 中部六省GOSAT CO2年均柱浓度空间分布

将中部及长三角、京津冀和东三省地区CO2柱浓度月均数据进行一次线性拟合作为其长期趋势,根据Zhou等[21]报道的方法获得去趋势(detrended)后的月均浓度,然后计算其多年的平均季节变化.如图5所示,中部及长三角、京津冀和东三省地区CO2柱浓度均呈现出较强的季节变化特征,其季节振幅分别达9.02×10-6(中部)、8.67×10-6(京津冀)、8.27×10-6(长三角)、10.51×10-6(东三省),其中京津冀、长三角和东三省季节振幅大小关系与我国SDZ、LAN及LFS区域本底站代表的京津冀、长三角、东三省区域本底浓度季节振幅特征基本一致,其季节振幅差异影响因素主要与不同地区夏季陆地生态圈植被吸收及冬季化石燃料燃烧排放相关[22].中部区域CO2月均柱浓度低于长三角地区(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)及东三省地区(差值平均:1.19×10-6,7月最高:3.36×10-6),与年均柱浓度大小关系特征一致.一般来说,能源消耗是影响当地CO2排放的重要因素,从这几个地区的平均能耗(包括煤、石油、汽油等能源)对比来看(数据来源于国家统计局http://data.stats.gov.cn/ index.htm),如图6所示,中部地区平均能耗低于长三角与东三省地区,高于京津冀地区,与几个地区年均及月均CO2柱浓度大小关系特征基本符合(除东三省外).此外,图5所示中部及其它几个地区CO2柱浓度高值均出现在3、4月,主要与区域陆地生态系统及人为活动以及当地气象条件有关[10,23],低值则出现在7、8月,主要源于北半球中高纬度陆地植物生态系统光合作用对CO2的强烈吸收作用.

中部六省CO2柱浓度平均季节分布(图7)呈现出冬春季高、夏秋季低的季节分布特征,春季高值集中在湖南、湖北、江西、安徽交界地带;夏季高值主要出现在江西北部(南昌、九江地区)并逐步向周边三省(湖南、湖北、安徽)呈环状辐射;秋季湖南省中心区域为高值区并呈环状向湖南周边各市递减,湖南境内总体CO2平均柱浓度稍高;冬季河南中南部呈现高值区,并以带状向南北部周边各省扩散递减.四季CO2柱浓度低值则主要集中在山西北部区域,秋冬季江西南部小部分区域也出现低值区.

图5 中部及其他地区CO2柱浓度季节变化

图6 中部及其他地区平均能耗比对

2.3 中部地区AIRS XCO2时空分布特征

图8所示,AIRS反演的中部地区2010~2013年CO2柱浓度变化特征与GOSAT反演的结果类似,均呈现逐年增长趋势并显示有明显的季节变化.AIRS CO2柱浓度的季节振幅明显弱于GOSAT,原因在于AIRS主要反映的是对流层中层大气CO2柱浓度变化特征,CO2混合相对更充分,受人为活动和汇的影响小,而从前面的比对分析结果来看,GOSAT反演的大气CO2柱浓度产品可更多地反映出近地面层大气CO2柱浓度变化状况,受地面源汇影响更大.此外, AIRS CO2月均最高及最低柱浓度较GOSAT都有滞后,主要由于大气CO2逐步由底层向中层扩散混合,从而引起中层大气CO2柱浓度季节变化滞后于近地面大气CO2.

图8 中部地区AIRS与GOSAT XCO2时间序列比对

从表3不同地区CO2年均柱浓度比对结果可知,中部地区CO2年均柱浓度由2010年的390.48×10-6增长到2013年的396.50×10-6,其年均柱浓度与长三角地区基本相同,均低于京津冀和东三省地区(差值在1×10-6左右),与GOSAT反演的不同地区CO2柱浓度年变化比对结果有较大差异,可能主要与对流层中层大气水平运动导致CO2柱浓度空间分布差异有关.AIRS反演的中部地区2010~2013年CO2柱浓度年均绝对增长率为2.01×10-6/a,低于GOSAT的反演结果.

表3 中部及其他地区AIRS CO2年均柱浓度变化

如图9所示,2010~2013年其CO2年均柱浓度高值区主要出现在河南、山西地区,其低值区则主要分布在湖南、江西区域,与GOSAT反演的大气CO2柱浓度情况正好相反.2010年中部六省CO2年均柱浓度高值区主要分布在河南境内、安徽北部区域, 2011年其高值区集中在山西地区、河南东北角,2012年集中分布于山西、河南东北部地区,2013年集中分布于河南境内及山西东部区域.对流层中层大气CO2柱浓度空间分布影响因素受地面源排放和汇吸收的作用相对较小,可能主要与中层大气水平活动有关.

图9 AIRS反演的中部CO2年均柱浓度空间分布

图10 AIRS反演的中部及其它地区CO2季节变化 Fig.10 Seasonal variations of XCO2 retrieved from AIRS in different regions of China

将中部及长三角、京津冀和东三省地区AIRS反演的CO2柱浓度月均数据进行一次线性拟合作为其长期趋势,去趋势后计算其多年的平均季节变化.图10所示,中部及长三角、京津冀和东三省地区CO2柱浓度均呈现出明显的季节变化特征,其季节振幅分别达3.92×10-6(中部)、5.26×10-6(京津冀)、4.04×10-6(长三角)、5.31×10-6(东三省),显著低于受地面源排放和汇吸收影响较大的GOSAT反演结果.中部地区与长三角季节变化特征基本一致,最小值出现在9月,最大值出现在4月,较GOSAT结果要滞后一个月左右,可能与近地面层大气逐渐向对流层中层扩散及对流层中层大气水平混合运动有关.图11所示,春、夏、秋、冬四季CO2柱浓度高值区主要集中在山西、河南地区,中部地区对流层中层大气CO2柱浓度分布由南向北呈递增趋势(冬季除外),结合GOSAT反演的结果来看,推测中部近地面层携带高浓度CO2的气团向对流层中层扩散后随对流层中层大气由南向北逐渐移动(冬季除外).

图11 中部六省AIRS CO2柱浓度平均季节分布 Fig.11 Seasonal variations of annual XCO2 retrieved from AIRS in central China

3 结论

3.1 GOSAT反演的CO2柱浓度产品与我国全球及区域大气本底站观测结果均呈现出较好的相关性,基本能够反映近地面层区域本底大气CO2浓度变化特征.

3.2 GOSAT反演的中部地区2010~2013年CO2柱浓度呈现逐年增长趋势,柱浓度年均值略低于长三角地区,高于东三省及京津冀区域,其高值区主要分布在湖南地区,低值区则集中在山西以北区域; 中部区域CO2表现出较强的季节变化特征,去趋势后的柱浓度月均值低于长三角地区,高于京津冀及东三省地区.其春季高值区集中在湖南、湖北、江西、安徽交界地带;夏季主要出现在江西北部(南昌、九江地区);秋季及冬季湖南省中心区域和河南中南部地区分别呈现高值区.

3.3 AIRS反演的中部地区2010~2013年CO2柱浓度年变化及季节变化幅度均弱于GOSAT反演的结果,其高值区主要出现在河南、山西地区,低值区则主要分布在湖南、江西区域;中部地区与长三角季节变化特征基本一致,最小值出现在9月,最大值出现在4月.

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致谢：感谢青海瓦里关、北京上甸子及浙江临安大气本底站业务工作人员在现场采样的辛苦工作;感谢中国气象局气象探测中心方双喜、姚波、王红阳等提供的本底站数据处理相关技术支持;同时感谢日本NIES及美国NASA分别提供的GOSAT和AIRS XCO2反演产品.

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,江西鄱阳人,工程师,博士,主要研究方向为温室气体及其相关微量成分.发表论文10余篇.

2018-01-18

国家国际科技合作专项(2015DFG21960);中国清洁发展机制基金赠款项目(2014102);国家自然科学基金资助项目(41775127);江西省气象科技面上项目

* 责任作者, 高级工程师, 32899694@qq.com