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1.
甲烷（CH4）是辐射强迫仅次于二氧化碳（CO2）的重要温室气体,减少CH4排放是控制全球增温,实现碳中和目标的必要手段。面对碳中和战略需求,快速定位排放源并定量监测CH4排放量,准确估算全球和区域CH4源汇分布,对减排措施的制定、实施和评价均具有重要的现实意义。此外,结合长期CH4观测数据和气候系统模型探索大气CH4浓度变化规律,是预测和积极应对气候变化的前提。IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版正式提出了利用“自上而下”方法计算通量、核验排放清单的方法,表明获取全球范围内的高精度高时空分辨率CH4观测数据势在必行。为了实现碳中和目标,本文首先从大气CH4研究需解决的几个关键科学问题入手,分析了CH4的星载探测需求,总结了CH4星载探测的现状和发展趋势,并简要介绍了中国第二代碳卫星的设计思路。同时,星载CH4探测还依赖于高精度的反演算法提供可靠的数据产品,以实现监测和实际应用的目的。因此,本文进一步阐述了卫星遥感CH4反演算法及相应数据产品在排放量监测和通量反演中的应用,论述了提升反演算法计算效率和精度,开发甲烷烟羽快速识别算法和建立通量反演算法的必要性。最后,本文从探测、数据获取和应用的角度进行总结,表明了CH4卫星观测在碳中和目标实践中的科学应用潜能。 相似文献
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利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM2.5,PM2.5平均浓度为438 μg·m-3,局地PM2.5浓度高达1487 μg·m-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s-1,风速≤ 1.5 m·s-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。 相似文献
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基于2014—2018年全国空气质量指数（AQI）和PM2.5质量浓度数据、美国国家环境预报中心GDAS数据和后向轨迹模式,分析研究了湖州市PM2.5浓度变化特征,并筛选出5 a内出现的8次重污染天气过程进行输送特征和潜在源分析。结果表明：湖州地区PM2.5日平均浓度频率分布呈指数分布,高频区主要集中在20—40 μg·m-3之间。污染主要出现在冬季,夏季、初秋为低浓度值,PM2.5小时平均浓度的日变化呈主副双峰型分布特征,其中主峰出现在10时,副峰出现在02时,谷值则在18时,其与NO2和SO2的变动有关。污染主要通过西北和偏东路径进行中远距离传输,其中西北路径传输对湖州地区影响较大,而偏东路径下气团经过海面,夹带的水汽与颗粒物充分混合,会加剧颗粒物的二次生成和老化过程;西南偏西路径和偏南路径对湖州空气污染也有一定贡献,但存在不确定性,个别过程中偏南路径表现为清洁通道。西北路径上的城市群是主要潜在源区,大值区主要集中在安徽中西部。 相似文献
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基于典型城市站太原站2018年3月—2019年2月的大气CO2在线观测资料,利用筛分法(Meteorological filtering method, MET)和黑碳示踪法(Black Carbon tracer, BC)进行本底/非本底的筛分,得到了本底浓度的变化特征。结果表明,太原大气CO2浓度季均值冬季最高,夏季最低;不同季节呈“单峰型”日变化特征,日振幅均在26.0×10-6以上;4个季节CO2浓度与地面风速存在显著负相关关系;CO2浓度抬升区域主要受当地工业布局的影响,最大抬升幅度在秋季达17.4×10-6;使用气象筛分法(MET)得到年均本底浓度为(431.4±19.9)×10-6,人为排放等对其影响为23.5×10-6,年振幅比同纬度其它本底站大,为34.5×10-6;黑碳示踪法(BC)得到冬季季均本底浓度为(445.0±22.9)×10-6,比MET筛... 相似文献
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使用1994年7月至1996年12月大气CH4和地面风现场连续观测资料，分析了瓦里关全球大气本底基准站（36°17′N, 100°54′E，海拔3816 m）地面风变化对大气CH4本底浓度的影响。结果表明，水平风向、风速和垂直风向、风速的变化对大气CH4观测值的影响在春、夏、秋、冬季有明显不同，水平风向NE—ENE—E为CH4测量最主要的局地影响非本底扇区，静风及水平风速大于10 m/s、垂直风速大于±1 m/s对观测结果都有较大影响；由的统计平均还给出了此段期间瓦里关大气CH4在不同季节的浓度分布范围和日变化类型，并分析了可能成因；将地面风数据作为大气CH4本底资料的过滤因子之一，提出了适用于不同使用目的和要求的我国内陆高原大气CH4本底数据筛选方法，本底数据留存率约为原始资料量的50%。 相似文献
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利用宝鸡市2017—2019年PM2.5质量浓度小时数据及相对湿度等气象数据,探讨了宝鸡市PM2.5质量浓度、相对湿度和能见度三者的关系,并利用HYSPLIT后向轨迹模式对3 a冬季重度及以上污染过程主导来源气团进行了聚类分析。研究发现：宝鸡冬季重度及以上污染过程多发生在1月,期间主导风向为西北风和东南风;PM2.5质量浓度与能见度在不同相对湿度条件下有不同的拟合幂函数关系,空气相对湿度>80%时,空气中水汽含量是影响能见度的主要因素,空气相对湿度≤60%时,影响能见度的主要因子是PM2.5质量浓度。2017—2019年冬季宝鸡达重度污染及以上的过程后向轨迹聚类结果略有不同,其中2017年污染以偏北及西南气团近距离输送为主,2018年污染以宝鸡本地积累为主,2019年污染以关中临近城市(西安地区)近距离输送为主;西北路气团移速最快,远距离传输能力最强,偏东路气团移速最慢,远距离传输能力最弱。 相似文献
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基于2013~2017年重庆北碚区缙云山、蔡家和天生3个环境监测站点日值数据,结合地闪观测数据和相关气象要素资料,采用数理统计方法分析了气象条件与O3浓度的关系,并基于HYSPLIT模型研究了闪电日O3传输路径和潜在源区。结果表明:（1）北碚O3浓度峰值大多出现在7月,低值大多出现在12月,其浓度分布从高到低依次为缙云山、蔡家、天生。（2）对比闪电日与非闪电日大气污染浓度,闪电日NO2、CO平均浓度低于非闪电日,O3则相反,闪电日缙云山O3浓度超标率明显低于蔡家和天生。（3）NO2浓度与地闪频次呈负相关,且天生和蔡家NO2浓度波动大于缙云山,O3浓度与地闪频次呈正相关。（4）夏季闪电日O3气团传输路径主要来自南方。（5）地闪活动发生时O3浓度高于非闪电日,其主要原因是夏季地闪频次较高,电解反应频繁,同时重庆夏季光照时间较长,光化学反应充分,两种反应的叠加效果大于降水清除作用。 相似文献
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探究不同尺度雾滴化学特征是深化雾微物理化学研究的重要内容。2016年12月—2017年1月在庐山开展雾综合观测实验,利用主动式三级分档雾水采集器（CASCC 3_stage）收集到3次雾过程73个分档雾水样本,雾滴分档粒径:4—16 μm（3级）,16—22 μm（2级）和≥22 μm（1级）。定量得到了分档雾水的pH、电导率（EC）及9种水溶性无机离子（Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO2-、NO3-、SO42-）浓度（μeq/L）。结果表明,庐山冬季雾水酸化严重,pH为3.96—5.82,pH < 5.6的样品占98.6%且直径4—16 μm小雾滴的强酸性（pH < 4.5）样品最多,占比达54.2%,小雾滴酸性和电导率更强;NH4+、Ca2+、NO3-、SO42-是雾水的主要离子组分,[NH4++Ca2++NO3-+SO42-]分别在三级分档雾水中占总离子浓度（TIC）的83.8%、88.0%和88.7%;综合3次雾过程,总离子浓度、NH4+、K+、NO3-、SO42-在4—16 μm小雾滴存在富集,表现出尺度依赖特征;86%雾水样品[SO42-]/[NO3-]介于0.5—3.0,属于硫酸和硝酸混合型酸化,雾水酸化主要原因是碱性缓冲物质与酸性组分不平衡以及可能存在有机酸贡献;同一观测点不同雾过程化学特征存在个例差异,第二次雾过程（12月25日14时—26日21时）（北京时）,总离子浓度、NH4+、Ca2+、NO3-、SO42-在16—22 μm尺度雾滴存在富集,这可能是雾区气溶胶浓度较低、降温、采样间隔和污染气体及气溶胶输送共同作用的结果。后向轨迹聚类和潜在源（PSCF）分析表明,观测期间影响庐山的气团均来自西部,来自湖南北部的局地气团占总轨迹数的68.99%,最为重要;PM2.5、SO2、NO2具有相似潜在源区空间分布,主要位于湖北、湖南、安徽西南部和江西北部等邻近省份地区,以近距离输送为主。 相似文献
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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。 相似文献
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利用TCCON网站提供的北半球7个地面观测站CO2干空气混合比（XCO2）数据,对3种卫星反演的XCO2产品进行了验证,包括SCIAMACHY产品、NIES-GOSAT产品和ACOS-GOSAT产品。结果表明：卫星CO2遥感反演产品与地基遥感资料具有较一致的季节性周期变化,一年中月平均浓度最高值均出现在4月和5月,最低值均出现在8月和9月;相对于地面观测,3种卫星产品均低估了XCO2;ACOS-GOSAT产品与NIES-GOSAT产品的精度大体相当,误差标准差分别为2.26×10-6和2.27×10-6;SCIAMACHY产品的精度略差,误差标准差为2.91×10-6。 相似文献
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利用郑州市主城区1961—2020年气象观测资料和2014—2018年空气质量监测数据,分析了郑州主城区大气自净能力指数的长期变化趋势与影响因子以及2014—2018年主城区大气自净能力与PM_(2.5)的关系。结果表明:郑州主城区大气自净能力指数30 a气候均值为4.42 t·(d·km^(2))^(-1),春季大气自净能力最强,为5.20 t·(d·km^(2))^(-1);秋季大气自净能力最弱,为3.88 t·(d·km^(2))^(-1),不利于对大气污染物的清除。1961—2020年郑州主城区大气自净能力呈显著的减弱趋势,其中1969年最强为6.85 t·(d·km^(2))^(-1),2020年最弱为3.06 t·(d·km^(2))^(-1)。影响因子中,1961—1980年混合层厚度与大气自净能力指数呈正相关;日平均风速≥2.5 m·s^(-1)的日数和小风日数与大气自净能力分别呈正、负显著相关;大气自净能力指数与降水日数显著相关,2015年后偏强降水日数的增加对大气自净能力在同时期的增强有一定影响。此外,研究还表明主城区大气自净能力和PM_(2.5)浓度存在显著的负相关,说明大气自净能力强时,对应的PM_(2.5)浓度低,环境空气质量趋好。 相似文献
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J.-D. PARIS P. CIAIS P. NÉDÉLEC M. RAMONET B. D. BELAN M. YU. ARSHINOV G. S. GOLITSYN I. GRANBERG A. STOHL G. CAYEZ G. ATHIER F. BOUMARD J.-M. COUSIN 《Tellus. Series B, Chemical and physical meteorology》2008,60(4):551-568
Two airborne campaigns were carried out to measure the tropospheric concentrations and variability of CO2 , CO and O3 over Siberia. In order to quantify the influence of remote and regional natural and anthropogenic sources, we analysed a total of 52 vertical profiles of these species collected in April and September 2006, every ∼200 km and up to 7 km altitude. CO2 and CO concentrations were high in April 2006 (respectively 385–390 ppm CO2 and 160–200 ppb CO) compared to background values. CO concentrations up to 220 ppb were recorded above 3.5 km over eastern Siberia, with enhancements in 500–1000 m thick layers. The presence of CO enriched air masses resulted from a quick frontal uplift of a polluted air mass exposed to northern China anthropogenic emissions and to fire emissions in northern Mongolia. A dominant Asian origin for CO above 4 km (71.0%) contrasted with a dominant European origin below this altitude (70.9%) was deduced both from a transport model analysis, and from the contrasted ΔCO/ΔCO2 ratio vertical distribution. In September 2006, a significant O3 depletion (∼–30 ppb) was repeatedly observed in the boundary layer, as diagnosed from virtual potential temperature profiles and CO2 gradients, compared to the free troposphere aloft, suggestive of a strong O3 deposition over Siberian forests. 相似文献
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利用2016—2019年唐山市逐时O3浓度和气象数据,分析了O3污染特征及其与气象条件的关系。结果表明: 2016年唐山市O3超标天数为53 d,2017—2019年O3超标天数每年在70 d以上,污染程度偏重。O3月平均浓度值呈双峰型分布,6月O3平均浓度值最大,达112.26 μg·m-3,9月次之。O3浓度超标日分布在3—10月,夏季超标天数最多,其他依次为春季、秋季,具有明显的季节变化特征。O3日均浓度为15:00最大,日变化呈单峰型分布。O3浓度与温度、风速正相关,与相对湿度负相关。气温高是导致O3浓度超标的重要因素,日最高温度超过25 ℃时要考虑O3浓度出现超标现象。相对湿度在50%左右及60%—80%时,O3浓度超标率均大于30%,在60%—70%时O3-8h浓度平均值达到最大。夏秋季O3浓度超标率高与地面小风、较低的混合层高度有关。当日均风速1＜V≤4 m·s-1时,O3浓度超标率较高。容易产生中度以上O3污染的天气形势场为500 hPa高空受西北气流或高压脊影响,850 hPa有西南或偏南气流经过,地面大多处在高压后部、低压前部或低压辐合区内。 相似文献
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为了解广州亚运会期间华南区域大气质量状况以及气象条件对区域本底浓度值的影响,2010年11月对鼎湖山站主要污染物NOx,SO2,O3,PM10和PM2.5进行了连续在线观测。利用MICAPS,NCEP FNL资料及后向轨迹模拟对观测时段大气污染物变化特征进行了分析。结果表明:观测时期鼎湖山区域NO2,SO2和O3平均体积分数分别为 (7.2±3.1)×10-9,(8.5±3.8)×10-9和 (28.7±9.8)×10-9。PM10和PM2.5的月平均质量浓度分别达到113 μg·m-3和81 μg·m-3,PM2.5超标日数达13 d (标准为世界卫生组织第1阶段值,日平均值为75 μg·m-3)。不同时段日变化分析表明,广州亚运会期间高值时段 (定义为PM2.5质量浓度超过世界卫生组织的IT.1标准的时段) NOx和O3平均体积分数为13.2×10-9和20.9×10-9,较2009年同期分别下降了41.3%和10.7%。不利气象要素影响和污染物区域传输作用是形成珠江三角洲区域大气本底 (鼎湖山地区) 细粒子污染偏高的主要原因。 相似文献
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近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM2.5和PM10年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM2.5年平均质量浓度下降的更快,PM2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m-3,SO2年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m-3,而NO2最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m-3,相反中国东北地区O3年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM2.5和PM10与AQI最大值均出现在冬季,SO2冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m-3）,NO2与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m-3,1.8 mg·m-3）。相反,O3最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m-3。重度污染级别（200 μg·m-3≤PM2.5 < 300 μg·m-3）和严重污染级别（PM2.5>300 μg·m-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m-3≤PM2.5 < 200 μg·m-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m-3≤PM2.5 < 150 μg·m-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。 相似文献
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利用内蒙古科尔沁沙地和沈阳地区同步气象要素梯度观测和地面大气颗粒物(PM2.5和PM10)质量浓度观测资料, 分析了中国北方地区2020年5月10日一次大范围扬沙天气过程微气象学和沙尘输送特征。结果表明: 受大尺度天气系统影响, 此次沙尘天气过程中科尔沁沙地不同高度(< 20 m)风速均明显增加, 各层相对湿度和浅层地表含水量有所降低, 较强湍流动力作用配合干燥的土壤和大气环境有利于沙源地区地表大量的沙尘粒子释放到大气中。此后这些沙尘粒子随较强的西北气流集中在2—3 km以下高度向下游地区输送。受沙尘输送的影响, 沈阳地区10日小时平均PM10浓度最高达817 μg·m-3, 能见度减小至3.7 km。此外, 科尔沁沙地起沙过程中能见度与摩擦速度存在明显的反相关关系(相关系数R2=0.93), 与湍流动力学热通量相关性相对较小, 表明湍流动力作用在此次起沙过程占主导作用。 相似文献
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通过卫星观测光谱反演计算是当前观测全球CO2浓度水平,分析其变化趋势的重要手段,但是由于观测条件及反演方法的限制,基于卫星观测光谱反演计算只能得到离散的CO2浓度数据,需要借助空间插值方法才能获得空间连续的CO2浓度数据。本文以SCIAMACHY研究团队发布的XCO2浓度数据为基础数据,首先对比分析了空间分析中常用的3种经典插值方法（反距离加权法,克里格法,样条函数法）在XCO2空间内插中的精度,综合分析平均绝对值误差、绝对值误差最大值和均方根误差3个指标,结果表明反距离加权插值法为最优内插方法。基于该方法生成2003年1月-2012年4月共计112个月的全球大陆XCO2浓度分布数据集,并对全球大陆范围内XCO2浓度的时空变化特征进行分析,发现在此时段内全球各个大陆XCO2均表现出增加的趋势;在全球大陆平均水平上,XCO2浓度增加幅度为17.43×10-6,XCO2年平均值增加速率约为2×10-6,总体上呈现北半球增加速率高于南半球的特点。 相似文献