南京城郊CO2通量的时间变化特征及其影响因素分析

 2022-01-20 12:01

论文总字数:18341字

目 录

摘要 3

Abstract 4

1 引言 5

2 站点概况与研究方法 6

2.1站点简介 6

2.2 涡度相关法 7

2.3数据处理与质量控制 7

2.3.1 EC系统的在线计算 7

2.3.2 两次坐标旋转 8

2.3.3 超声虚温订正 8

2.3.4 WPL修正 8

2.3.5 数据质量控制 8

3 结果分析 9

3.1 常规气象因子的季节变化 9

3.2 南京城郊CO2浓度的时间变化特征 10

3.2.1 日变化特征 10

3.2.2 季节变化特征 11

3.3 影响落桥大气CO2浓度时间变化的气象因素 13

3.4 南京城郊CO2通量的时间变化特征 14

3.4.1 日变化特征 14

3.4.2 季节变化特征 15

3.5 影响落桥大气CO2通量时间变化特征的气象因素 17

4 结论 17

参考文献: 18

致谢 20

南京城郊CO2通量的时间变化特征及其影响因素分析

陈依濛

,China

AbstractSuburban is the key area of carbon budget researches in the process of urbanization. Based on the observation data of eddy covariance, microclimate and radiation in Drop Bridge village of Jiangbei new area of Nanjing, this paper analyses the time variation characteristics of the atmospheric CO2 concentration and flux in 2015, and statistics the correlation within the main meteorological factors, CO2 concentration and flux in the suburban of the city. The results show that the atmospheric CO2 concentration in the suburb of Nanjing presents a single peak diurnal variation, the highest and the lowest value appear around sunrise and sunset in one day respectively, and the fluctuation range is between 350 and 543.7 ppm in the whole year. CO2 concentration showed a seasonal variation characteristic of high in winter and low in summer. The concentration difference between the two seasons reached 40 ppm. The atmospheric CO2 in Nanjing suburb absorbed in daytime and released at night. The highest CO2 absorption period was around 12 o’clock, and the release of CO2 reached the peak at 0 o’clock at night, the diurnal variation range could reach 15μmol·m-2·s-1. The daily variation of CO2 flux in spring and summer is more obvious than that in autumn and winter. The atmospheric CO2 absorption in the Nanjing suburb mainly appeared in spring and summer and the absorption peak in spring (-19.9μmol·m-2·s-1); the maximum value of CO2 release appeared in late winter, which was 29.9μmol·m-2·s-1, and the median of CO2 flux on the monthly scale was fluctuated between -2.7 and 0.2μmol·m-2·s-1. Overall, the Drop Bridge station is a sink of atmospheric CO2 at the annual scale, and the annual carbon flux is -409.6 g C m-2 yr-1 in 2015.

Key words:Nanjing suburban; CO2 concentration; CO2 flux; eddy covariance;

1 引言

CO2是地球大气中最重要的温室气体之一(Le Quere et al., 2009; Seto et al., 2012),自工业革命至今,地球大气中的CO2浓度持续上升(IPCC, 2013)。2017年,夏威夷Mauna Loa站观测的大气本底CO2浓度年均值已经达到406.53 ppm,并且以2 ppm yr-1的速率在持续上升(https://www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/data.html)。最近半个世纪,亚洲(尤其是中国)是CO2排放的焦点区域和浓度上升的热点区域。20世纪70年代至今,亚洲地区的CO2工业排放量增长了60%,是全球范围内增速最快的地区,中国的CO2排放量位居地区第一(Aubinet et al., 2000)。大气中CO2浓度的变化直接反映了自然活动以及人为活动对碳排放的影响(陈广生等人,2007),其时间变化特征受到气象、环境、生态和人为等诸多因素的影响。近年来,世界气象组织(World Meteorological Organization, WMO)已在全球范围内建立了200多个大气CO2监测本底站,用来监测和研究大气CO2浓度的长期变化趋势及其演变规律(Liu et al., 2009; Stephens et al., 2013)。

地表与大气之间的CO2交换(即CO2通量)是影响大气CO2浓度及其时间变化特征的关键过程。比如,人为活动(化石燃料燃烧、工业生产和汽车尾气排放等)是城市大气CO2重要的源,陆地生态系统通过吸收大气CO2进行光合作用,成为大气CO2重要的汇(于贵瑞等人,2006)。为此,分析地表与大气之间的CO2交换过程及其控制机制成为研究大气CO2浓度的关键步骤,为此,国内外科学采用多种方法来观测各种下垫面的CO2通量。涡度相关法(Eddy covariance technique,EC)因其时间分辨率高、代表范围大、连续无扰动等优点,被广泛用于全球多种下垫面的CO2通量观测(Baldocchi et al., 2001; Yu et al., 2006)。三维超声风速计可以高频(~10 Hz)测量三维风速,红外气体分析仪可以高频测量水汽和CO2浓度,通过计算垂直风速脉动与水汽、CO2浓度脉动的协方差得到水汽通量和CO2通量(于贵瑞等人,2006)。近20年来,基于EC技术的不同地表类型与大气间能量、水分和CO2等交换过程的研究得到迅猛发展。全球有超过900个站点被注册为国际通量网(FLUXNET)的成员(http://fluxnet.fluxdata.org/sites/site-summary/)。国内有关通量观测的研究也越来越多,中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX, http://www.chinaflux.org/)的建设和科学研究带动了我国林业、气象和农业部门以及部分高校的碳水通量观测站的建设工作(Yu et al., 2006)。目前全国范围内已经建设了100余个通量观测研究站,形成了具有相当规模的国家尺度碳、水、能量通量观测研究体系。这些站点,除风温湿梯度、辐射、土壤温湿及热通量等观测外,普遍使用涡动相关通量观测系统进行近地层水、热、CO2等通量的直接观测。涡动相关方法,经过近几十年的发展,无疑已经成为地气交换研究中最先进和首选的通量观测方法。

城市化进程加快使得城郊成为全球碳循环研究的热点区域。城市化是土地利用类型改变的重要方式(Acuto et al., 2018),城市扩张以及相关的人为活动会改变城市气候(Oke, 1982),城市热岛就是城市气候研究中最热点的话题(Zhao et al., 2014)。在英国,城市面积占陆地面积的14.4%(Home et al., 2009),80%的人口都生活在郊区(Gwilliam et al., 1998),截至2000年,美国80%的居民居住在大都市地区,其中62%的居民居住在郊区(National Research Council, 2009)。随着城市面积的扩大,郊区人口增长速度大约是人口增长率的两倍,美国人口继续郊区化,人类活动和人为CO2的排放在市中心和工业区通常是最多的,但郊区的显著变化使得郊区的碳排放计算也变得更为重要(Crawford et al., 2011)。

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