青藏高原上空甲烷的时空分布特征及其夏季高值形成机制分析

利用搭载在美国Aqua卫星上的大气红外探测仪(AIRS)观测资料反演的全球甲烷(CH_4)产品和NCEP再分析资料,分析了2003~2014年青藏高原上空CH_4的时空变化特征,探讨了夏季CH_4高值变化与季风的关系。研究结果表明:就青藏高原整体而言,CH_4浓度随高度增加递减;对流层中高层CH_4含量季节变化较为明显,其平均浓度在7~9月处于高值,6月、10月次之,其余月份处于低值。2003~2014年CH_4含量呈逐年上升趋势,年增长率约为4.66ppb(10-9)。高原上空CH_4空间分布分析显示,高原北部CH_4浓度高于南部地区。夏季风期间,随着高原上的强对流输送和上空南亚高压的阻塞,对流层中高层CH_4浓度明显增加并不断积累,在8月底至9月初出现最大值。在分析季风指数的基础上发现,夏季季风影响下的强对流输送是高原对流层中高层CH_4高值形成的主要原因之一,对流层中高层CH_4浓度最大值出现时间较季风指数的峰值滞后约半至一个月,随着夏季风的撤退,CH_4浓度高值迅速降低。     

长三角地区典型城市臭氧及其前体物时空分布特征

基于美国宇航局NASA/AURA卫星臭氧监测仪OMI数据,分析了2005—2014年长三角地区及其典型城市对流层O_3、NO_2柱浓度和HCHO大气总柱浓度的时空分布特征。结果表明:10 a间,长三角地区对流层O_3柱浓度和HCHO总柱浓度呈现增长趋势,O_3增量为0.23ppbv/10 a,HCHO增量为0.07×10~(16) mol/(cm~2·10 a),对流层NO_2柱浓度呈现降低趋势,减量为0.06×10~(15)mol/(cm~2·10 a);长三角地区对流层O_3柱浓度最大值出现在3、4、5月,而对流层NO_2柱浓度最大值出现在1、12月,HCHO总柱浓度最大值出现在6、7月;对流层O_3柱浓度的高值区分布在长三角中部、北部区域,对流层NO_2柱浓度高值区分布于长三角中部,HCHO总柱浓度高值区相对分散,且四季的分布各不相同。O_3与NO_2和HCHO在时间和空间上呈现一定的相关性。     

中国CH_4排放量的估算

1987—1989年用自动连续采样分析设备对杭州地区的稻田CH_4排放进行了三年连续观测,1988—1990年用定期采样、分析方法对四川乐山地区的稻田CH_4排放进行了三年观测.发现稻田CH_4排放率有很大的日变化、季节变化和年际变化,这些变化主要是由土壤特性、水稻生长状况以及气象条件的变化造成的.不同地区稻田CH_4排放率差别很大,变化规律也不同,这种差别主要是由土壤特性,水稻品种及气候条件的差别造成的.根据现有观测资料,估计中国稻田CH_4年排放总量为17×10~(12)g.对沼气池的CH_4泄漏进行了三年系统观测研究,发现沼气池泄漏变化范围很大,但泄漏量总起来都很小,中国1000万个沼气池不构成大气CH_4的重要源.根据沼气池的泄漏估计了农村堆肥的CH_4排放量为3.2×10~(12)g/a;根据城市、稻田附近和沙漠地区大气CH_4浓度的测量结果推算了城市CH_4排放量;根据反刍动物消耗食物总量估计了反刍家畜的CH_4排放量;根据瓦斯排放资料估计了煤矿CH_4排放量;根据文献资料估计了中国天然湿地的CH_4排放量.最后估计了中国各种源的CH_4排放总量及未来变化趋势.1988年中国CH_4排放总量为40×10~(12)g,其中一半以上来自稻田.2000年中国CH_4排放总量可达45×10~(12)g,主要是反刍动物和煤矿排放量增加.     

中国4个国家级野外站大气CH4本底浓度变化特征

CH4是仅次于CO2的重要温室气体。2006年9月至2008年8月期间,按全球大气本底观测要求,在青海瓦里关、北京上甸子、浙江临安和黑龙江龙凤山4个国家级野外站开展每周一次空气样品flask瓶采样分析,获得了该地区为期2 a的大气CH4本底浓度资料。结果表明,2 a间瓦里关、上甸子、临安和龙凤山4站CH4浓度年均增幅分别为9.1×10-9、3.8×10-9、21.8×10-9和8.2×10-9;瓦里关站大气CH4浓度增长趋势与全球平均状况较为接近,能较好地反映北半球中高纬度内陆地区大气本底特征;但上甸子站年均本底值相对较低且季振幅偏小,而龙凤山和临安站季节变化规律相似,表现为CH4浓度冬季高而夏季偏低且季振幅较大。     

降雨天气对大气污染物浓度的影响分析

利用2014—2016年的中国气象局地面观测资料和中国环境保护部公布的6种大气污染物浓度数据,对降雨天气前后的大气污染物浓度变化进行分析。结果表明:在京津冀、长三角和珠三角区域,降雨天气后6种大气污染物浓度降低的时次约占43%—60%,其中PM_(10)浓度降低最为明显,PM_(2.5)、O_3、SO_2和NO_2次之,最不明显的是CO。一般而言,降水天气前大气污染物浓度越高,降雨后浓度降低的时次所占比例越大,浓度降低值也越大,但当降雨天气前大气污染物浓度较低时,降雨天气后浓度升高的个例也很多,约占21%—61%。京津冀地区由于平均大气污染物浓度较高,降水天气对大气污染浓度的降低效果比长三角和珠三角地区更明显。对于大多数降雨时次,小时降水量越大,大气污染物浓度降低的时次所占比例越大,但浓度降低值反而越小。例外的是,小时雨强大于10 mm的降雨后,京津冀地区的O_3和SO_2浓度以及长三角地区的PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度降低程度不如小时雨强小于10 mm时;而珠三角地区的NO_2和O_3在降雨后的浓度变化对小时雨强不敏感。在京津冀地区,降雨天气对较大浓度的O_3清除作用非常明显。在长三角和珠三角地区,降雨前CO浓度较低时,降雨后浓度升高时次比浓度减小的多;另外,降雨天气对SO_2的清除作用非常明显。     

景德镇地区大气CO2浓度变化特征

利用景德镇温室气体监测站CO_2观测数据,分析了景德镇地区2017年12月—2018年11月大气CO_2浓度变化特征,同时对其浓度进行了筛分,以剔除污染数据,使其更具区域代表性。研究表明:景德镇地区大气CO_2浓度昼降夜升,早上最高,傍晚最低;春季最高,秋季最低;春、夏季NNE、NE、ENE风向,秋季NE、ENE风向以及冬季W、WSW、SW、SSW、S风向上CO_2浓度较高。同时,春、夏和秋季大气CO_2浓度大致随风速的增加而不断降低,冬季风速对大气CO_2浓度无明显影响。筛分后数据显示景德镇地区年均大气CO_2浓度为422.1×10~(-6),浓度日均值年振幅73.96×10~(-6),夏半年CO_2浓度低于冬半年。     

GOSAT卫星二氧化碳遥感产品的验证与分析

本文利用全球地基二氧化碳柱浓度观测站点(Total Carbon Column Observing Network,TCCON)18个站点CO_2地基观测数据对GOSAT(Greenhouse gases Observing Satellite)2009—2017年的大气CO_2遥感反演产品进行验证分析,结果显示卫星CO_2遥感产品与地基遥感观测结果较为一致,在东亚、北美、欧洲和大洋洲四个区域内卫星遥感产品与地基观测的平均偏差分别为2. 23±2. 69、2. 19±2. 19、2. 01±2. 49、1. 59±1. 79 ppm,相关系数不低于0. 75。卫星在30°S～60°N范围内的产品精度较高,而在高纬地区产品精度稍低。本文进一步利用GOSAT L2 XCO_2遥感反演产品对全球大气CO_2的长时间序列变化进行了分析,结果表明2009—2017年全球大气CO_2浓度呈持续上升趋势,全球年平均增长率为2. 22 ppm·a~(-1),增长较快的国家和地区包括中国、美国、印度和非洲,受与厄尔尼诺有关的自然排放影响,2016年相对上一年的增长量最多,年均CO_2绝对增量在3 ppm以上。     

我国瓦里关山、兴隆温室气体CO2、CH4和N2O的背景浓度

为了研究中国大陆温室性气体CO₂、CH₄和N₂O大气浓度的区域分布和变化特征以及与人类活动的关系,从1995~2000年,先后在青海瓦里关山全球大气基准站（36°18′N,100°54′E,3810 m）及河北中国科学院兴隆天文台（40°24′N,117°30′E, 940 m）,利用不锈钢瓶取样和气相色谱法分析,观测了两地大气中温室气体CO₂、CH₄和N₂O的浓度及其变化情况。结果表明:兴隆和瓦里关山站CO₂、CH₄和N₂O的同期年平均浓度分别为376.7×10-6和373.5×10-6,1886×10-9和1831×10-9,316.7×10-9和314.9×10-9。从1995~2000年,兴隆站CO₂、CH₄和N₂O的年增长率分别为1.95×10-6,9.02×10-9和0.75×10-9。而瓦里关山站从1997~2000年,CO₂、CH₄和N₂O的年增长率分别为1.41×10-6,9.95×10-9和0.82×10-9。两地大气中三种气体的浓度与年增长率与全球同类台站的观测结果接近。同时也在一定程度上反映了各自不同的环境背景特征。     

京津冀地区气溶胶光学厚度反演及其空间分布特征

利用2014年9月1日至2015年5月31日Terra/MODIS MOD 021KM数据,以京津冀地区为研究区域,采用深蓝算法和查找表法反演京津冀地区1 km分辨率的气溶胶光学厚度,并将反演的气溶胶光学厚度与NASA产品和CE-318观测的气溶胶光学厚度进行比较。结果表明:反演的气溶胶光学厚度与NASA MOD 04_L2(10 km×10 km)和MOD 04_3K(3 km×3 km)两种气溶胶产品的空间分布具有高度的一致性,且空间分辨率更高;反演的气溶胶光学厚度与石家庄站CE-318观测气溶胶光学厚度的平均绝对误差为0.07左右,二者之间的相关系数R~2=0.956。卫星过境时,1 km反演的气溶胶光学厚度与MOD 04_L2气溶胶产品的平均误差约为0.06,反演的气溶胶光学厚度与MOD 04_3K气溶胶产品的平均误差约为0.03。对反演的气溶胶光学厚度与河北省PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的空间分布进行相关性分析表明,气溶胶光学厚度AOD与PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的相关系数分别为0.745、0.663,说明1 km反演的AOD可以有效反映区域PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的空间分布。     

基于GOSAT反演的中国地区二氧化碳浓度时空分布研究

卫星遥感监测大气二氧化碳柱平均干空气体积混合比(XCO₂)是实现碳源汇全球监测的最有效手段,本文对国际上4种应用GOSAT卫星观测的短波红外反演算法进行了介绍和结果分析。首先对于4种反演产品的有效数据量的分析表明:现有单一反演产品还不足以支撑XCO₂时空分布研究。其次利用集合平均方法,综合使用4种反演产品研究了2010年中国地区XCO₂时空分布特征,结果表明:XCO₂呈现显著的地理分布和季节变化,不同地区季节变化趋势基本一致,均在春季达到最高值、夏季达到最低值,多数地区全年高于380 ppm (×10-6);在地理分布上,东部和西部地区存在较明显的差异,东部地区人口密集、工农业生产等人为活动旺盛,周边多被森林和草地覆盖,碳源汇强度大,因此XCO₂季节变化幅度较大,全年约8 ppm;中、西部地区受人类活动影响较少,植被覆盖稀疏,XCO₂全年变化仅5 ppm。