江西赣州站大气CO变化特征及区域输送研究.pdf
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1、江西农业学报 2023,35(11):107113ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.11.016江西赣州站大气CO变化特征及区域输送研究张韵启1,杨 波1,夏玲君2*,孔 萍2,戴志健2,占明锦3(1.江西省赣州市气象局,江西 赣州 341000;2.江西省生态气象中心,江西 南昌 330096;3.江西信息应用职业技术学院,江西 南昌 330043)摘 要:基于2018年12月2019年11月江西省赣州站大气CO和CO2浓度高精度在线观测资料,探究了赣州站CO浓度水平及其变化特征,厘清了该区域气团的轨迹,分析了区域大气输送的
2、影响以及潜在排放源区分布特征,并对CO2和CO浓度之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)研究期内赣州站CO的平均浓度为415.010-9;赣州站CO浓度日变化特征具有季节差异性,在春夏季,夜间至清晨期间,CO浓度较高,午后CO浓度开始下降;在秋冬季,CO浓度日变化总体呈现白天高,夜间至清晨略低的特征。CO本底季节浓度呈现出明显的季节变化,1月出现峰值(694.810-9),7月出现最小值(215.610-9)。(2)轨迹聚类分析表明,春、秋、冬季的赣州站高浓度CO主导气流来自江西省北部、湖北省东部、安徽省南部以及珠江三角洲地区;2019年1月2829日污染事件的轨迹聚类分析表明,江西、安徽和
3、江苏等省份的燃烧效率较高。(3)冬季的CO和CO2呈强相关性,表明化石燃料和生物质燃烧以及人为排放活动对寒冷季节CO2浓度变化的影响显著高于其他季节。关键词:温室气体;二氧化碳;一氧化碳;轨迹聚类分析;赣州站 中图分类号:X51 文献标志码:A 文章编号:1001-8581(2023)11-0107-07Study on Atmospheric CO Variation Characteristics and Regional Transport at Ganzhou Station in Jiangxi ZHANGYun-qi1,YANGBo1,XIALing-jun2*,KONGPing2
4、,DAIZhi-jian2,ZHANMing-jin3 (1.MeteorologicalBureauofGanzhouCity,Ganzhou341000,China;2.JiangxiEcologicalMeteorologyCenter,Nanchang330096,China;3.JiangxiVocationalandTechnicalCollegeofInformationApplication,Nanchang330043,China)Abstract:Basedonthehigh-precisiononlineobservationdataofatmosphericCOandC
5、O2concentrationsatGanzhouStation,JiangxiProvincefromDecember2018toNovember2019,theconcentrationlevelsandvariationcharacteristicsofCOatGanzhouStationwerestudied,andthetrajectoryofairmassaffectingtheregionwasclarified.Theinfluenceofregionalatmospherictransportandthedistributioncharacteristicsofpotenti
6、alemissionsourceswereanalyzed,andthecorrelationbetweenCO2andCOconcentrationwasanalyzed.Theresultsshowedthat:(1)TheaverageCOconcentrationinGanzhouStationwas415.010-9.ThediurnalvariationcharacteristicsofCOconcentrationshowedseasonaldifferences.Inspringandsummer,theCOconcentrationwashigherfromnighttomo
7、rning,andbegantodeclineintheafternoon.Inautumnandwinter,thediurnalvariationofCOconcentrationwasgenerallyhigherduringthedayandslightlylowerfromnighttomorning.TheseasonalconcentrationofCObackgroundshowedasignificantseasonalchange.ThemaximumvalueoccursinJanuary(694.810-9)andtheminimumvalueoccursinJuly(
8、215.610-9).(2)ThetrajectoryclusteringanalysisshowsthatthehighconcentrationofCOinGanzhouStationinspring,autumnandwintercomesfromthenorthofJiangxi,theeastofHubei,thesouthofAnhuiandthePearlRiverDelta.ThetrajectoryclusteringanalysisofpollutioneventsfromJanuary28to29,2019showsthatJiangxi,AnhuiandJiangsup
9、rovinceshavehighercombustionefficiency.(3)ThecorrelationanalysisofCO2andCOshowsthatCOandCO2arestronglycorrelatedinwinter,indicatingthatanthropogenicemissionsfromfossilfuelandbiomasscombustionhaveasignificantlyhigherimpactonCO2changeincoldseasonthaninotherseasons.Key words:Greenhousegas;CO2;CO;Trajec
10、toryclusteringanalysis;GanzhouStation收稿日期:2023-09-19基金项目:国家自然科学基金项目(42105159);江西省气象科技面上项目(JX2021M15)。作者简介:张韵启(1992),女,江西赣州人,工程师,硕士,研究方向为生态与农业气象。*通信作者:夏玲君。江 西 农 业 学 报35 卷1080 引言二氧化碳(CO2)是大气最重要的温室气体之一,对全球辐射强迫增加的贡献率超过60%1。探究不同区域主要温室气体的浓度及变化,研究其源、汇及长距离输送是厘清全球温室气体收支情况的重要手段之一2。2020年9月,我国在第75届联合国大会上宣布了“双碳”
11、目标,即“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”。一氧化碳(CO)是不完全化石燃料和生物质燃烧的产物,是间接导致气候变化的一种温室气体3,影响着CO2和CH4等气体在大气中的浓度4。目前,温室气体的监测手段主要有地面站点观测和卫星遥感观测。我国温室气体站点的长期观测研究多集中在一些大气本底站5-6及经济发达地区,而对国内城市地区温室气体监测的研究相对较少7-13。因此,研究城市温室气体的浓度变化特征,对探索城市源汇特征以及科学制定城市温室气体的减排政策非常重要。赣州市,简称“虔”,别称虔城、赣南,位于江西省南部,居赣江上游。赣州市是珠江三角洲、闽东南三角区的腹
12、地,是内地通向东南沿海的重要通道,也是连接长江经济区与华南经济区的纽带。深入研究赣州市大气中CO2等温室气体的浓度变化,可为中部碳源汇变化的研究提供理论支持,并为我国制定碳减排计划及应对气候变化提供参考依据。本文对2018年12月2019年11月赣州站大气CO的浓度进行研究,分析了赣州站大气CO季节变化和日变化特征,对CO2与CO进行相关性分析,并利用轨迹聚类分析其区域输送影响以及潜在排放源区的分布特征。1 材料与方法1.1 研究地概况赣州站位于赣州马祖岩雷达站内(114 57 36 E,25 52 12 N,海 拔264m),属 亚 热 带 季风气候区。马祖岩为丘陵山体,总面积约为400hm
13、2,海拔263m,地处贡水东岸,距南昌以南约320km、长沙东南方向约330km、广州东北方向约340km、福州以西约430km。温室气体采样口位于山顶的植被冠层之上,受人为因素影响较小。该站长期测量CO2、CO、CH4等微量气体浓度,其观测结果可代表江西赣州地区大气混合均匀浓度水平。1.2 观测方法在赣州站开展CO、CO2等气体的连续自动监测,系统采样口架设于站内15m的采样塔上,采样口距地面约15m。系统主机置于机房,采用美国Picarro公司研发的基于光腔衰荡光谱技术(CRDS)的高精度分析仪(G2401,PicarroInc.)进行浓度在线测量。在线观测时,空气样品经KNF泵抽动并经过
14、压力、流量控制之后,通过超低温玻璃除水冷阱管以冻结其中大部分水分;由系统控制样品选择阀选择样品空气(A)、高浓度工作气(WH)、低浓度工作气(WL)或目标气(T)进入主机分析14。系统运行时每隔6h分析1次WH、WL或T,每次分析5min。Picarro主机每3s左右可产生1组数据,由于系统多口阀在切换时可能导致观测数据的不稳定,为了保证分析精度,剔除前2min的数据,取后3min的数据计算平均值,以代表这5min的平均浓度14。样品浓度由相邻WH和WL的测量值与标称浓度线性拟合校准定值;T作为未知浓度样品定时参与测量,通过系统分析浓度值与标称值的比较,判定系统定值的准确性并对分析数据进行质量
15、控制;为了保证观测结果的准确度,系统使用的标气(WH/WL/T)的CO浓度均可溯源至WMO/GAW一级标准。1.3 数据处理为了保证分析结果的精确度,结合台站值班记录,剔除测量过程中的异常值(造成因标气不稳定、停机维护、冷凝管堵塞以及周边近距离燃烧排放等仪器故障),然后选定5min平均浓度数据汇总为每小时平均浓度。为了进一步分析区域大气本底特征和污染源,采用R筛分法筛分出区域本底数据(混合均匀的和未受局地污染的)和污染数据,本底数据经平滑拟合后计算其季节性变化特征14-16。为了解区域大气输送对观测点大气CO浓度变化的影响,基于NCEP/NCAR再分析数据(ftp:/arlftp.arlhq.
16、noaa.gov/pub/archives/gdas1),利用HY-SPLIT后向轨迹模型计算赣州站观测期内72h后向轨迹,并采用欧几里得距离法将不同类型的气团轨迹进行聚类分析,轨迹聚类分析采用基于GIS(地理信息系统)开发的Meteoinfo软件17,并采用潜在来源贡献算法(PSCF)解析潜在排放源区贡献概率分布特征14。PSCF函数定义为经过研究区域的气团到达观测点对应的某要素值超过设定阈值的条件概率14。11 期张韵启等:江西赣州站大气CO变化特征及区域输送研究109将研究区域划分为若干网格,则PSCF函数的计算公式为:PSCFij=Mij/Nij (1)式(1)中,Nij为经过网络点(
17、i,j)的后向轨迹总数目;Mij为经过该格点的高浓度气团(阈值浓度为平滑拟合后的季节本底平均浓度)轨迹的数目。为了减小总轨迹数目Nij较小而带来的影响,引入权重系数Wij:WPSCFij=WijPSCFij (2)本研究中Wij设置为:Wij=1,Nij600.7,20Nij600.42,10Nij200.05,Nij10 (3)2 结果与分析2.1 大气CO浓度时间序列分析观测期内赣州站CO浓度变化如图1所示,本底浓度经平滑拟合后得出每月CO浓度的变化情况。研究期内CO的平均浓度为415.010-9,经筛分后CO本底平均浓度和污染平均浓度分别为400.110-9和826.410-9。2.2
18、CO浓度季节变化特征分析利用平滑拟合后的本底浓度按月统计平均值,得到CO月平均浓度,图2为赣州站和南昌站CO本底月平均浓度变化,其中对南昌站CO浓度进行了与赣州站类似的数据筛分和平滑拟合处理。通过对比分析发现,2个站的CO本底浓度月平均值均呈现强烈的季节性变化,赣州站最大值出现在1月(694.810-9),最小值出现在7月(215.610-9),振 幅 为479.210-9。南 昌 站 最 大值出现在12月(698.010-9),最小值出现在7月(273.310-9),振 幅 为424.710-9。各 季 节CO本底浓度季节变化特征表明,夏季太阳辐射强,OH自由基增加,CO的光化学作用增强,因
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