卫星遥感观测中国1996～2010年氮氧化物排放变化

利用卫星遥感观测的NO2浓度作为化石能源消耗和污染物排放的示踪,基于GOME和SCIAMACHY的NO2对流层柱浓度数据对1996～2010年间中国氮氧化物排放的时空格局变化进行了分析.结果表明,我国氮氧化物排放的区域性特征日益显著,呈明显的空间扩张态势,原有排放高值区的范围不断扩大,新的高值区不断出现,受人为源排放影响的范围在从东部向中西部扩张.1996～2010年间,华东、华北地区的人为源氮氧化物排放量增加了133%,而同期卫星观测到NO2浓度增长了184%.最近几年特大城市的氮氧化物排放增速在减缓,而中型城市的排放增速在加快,显示我国亟需对燃煤氮氧化物排放进行控制.     

基于入户调查数据的中国居民生活碳排放评估

采用中国大陆31个省区居民生活碳排放调研数据,基于碳排放系数、投入产出和消费者生活方式3种方法对中国整体、城乡、区域居民生活碳排放进行评估,并从户均、人均和排放结构3个角度揭示中国居民生活排放现状,旨在了解当前中国居民生活碳排放的城乡差异和区域差异.研究发现:城镇户均居民生活碳排放是农村的1.48倍;城镇人均居民生活碳排放是农村的1.82倍;西南区户均和人均居民生活碳排放均最小,分别为6.89 t CO_2/户和2.06 t CO_2/人;晋陕内蒙古区户均居民生活碳排放最大,为9.52 t CO_2/户;东北区人均居民生活碳排放量最大,为3.15 t CO_2/人;医疗保健、热力、煤炭、食品和电力消费是居民生活碳排放的主要来源.通过对中国居民生活直接能耗和间接消费产生的碳排放进行基础性和系统性研究,不仅可以明确不同消费行为在居民生活碳排放中的贡献,而且为中国政府提出的减排目标和达峰目标提供数据支撑和科学依据.     

结合时间相关特征改进中国区域二氧化碳卫星观测数据的地统计分析

通过卫星从空间观测全球大气二氧化碳(CO2)浓度为全球碳循环研究提供了新的数据源.虽然卫星可以进行高密度点观测,但是由于云和卫星观测模式等影响,卫星观测点数据在空间上呈不规则分布且存在大量无观测值的空白区域.精确填补这些空白区     

南极中山站大气六氟化硫浓度本底特征

六氟化硫(SF_6)是一种增温潜能极高、主要来自人为排放的温室气体,对其大气背景浓度进行长期监测,对于研究全球变化具有重要意义.利用南极中山站区2008年2月~2013年1月近5年SF_6浓度的观测资料,对SF_6本底浓度和变化趋势进行了研究,结果表明:中山站风向为偏东风时大气中SF_6浓度较低,风向为偏西风时浓度较高,这主要是受海陆气团差异引起,而局地源和风速的影响可忽略不计.大气SF_6浓度的变化范围为6.01~7.80 pptv,(1 pptv=1×10~(-12)L/L,下同),平均浓度为6.90±0.40 pptv.SF_6浓度呈明显稳定的年增长趋势,年平均增长速率为0.28 pptv a~(-1),其变化趋势与全球其他观测点较接近,中山站的观测结果可代表南极地区SF_6的本底浓度.通过与全球其他观测点大气SF_6浓度数据对比,结果显示:南半球大气SF_6平均浓度明显低干北半球,北半球是SF_6排放的主要源区;而南半球SF_6主要来源干北半球大气传输和南北半球间大气高度混合,能较好地反映全球大气SF_6本底浓度。南极受人类活动影响很小,是研究全球SF_6浓度变化趋势的理想区域。     

结合时间相关特征改进中国区域二氧化碳卫星观测数据的地统计分析

通过卫星从空间观测全球大气二氧化碳(CO₂)浓度为全球碳循环研究提供了新的数据源. 虽然卫星可以进行高密度点观测, 但是由于云和卫星观测模式等影响, 卫星观测点数据在空间上呈不规则分布且存在大量无观测值的空白区域. 精确填补这些空白区域将有利于研究全球和区域大气CO₂浓度特征. 地统计学分析方法利用卫星观测的大气CO₂数据固有的自相关结构进行插值, 可以解决上述问题. 该分析方法包括两个方面, 通过变异函数探讨数据的相关结构和对空白区域进行最优线性估计, 即克里格插值. 过去的研究通常采用仅考虑了空间相关特征的空间地统计学方法. 然而, 这种空间地统计学方法对存在于CO₂数据中的时间相关特征并没有充分考虑.     

对流层大气中甲烷(CH_4)的观测研究

近二三十年的大气观测研究表明,全球对流层大气中CH_4每年以约1％的速率增长,其平均浓度已由1978年初的1.52ppm(体积比,下同)增至1987年9月的1.684ppm。CH_4是大气中除CO_2外含量最高的温室性微量气体,其温室加热效应仅次于CO_2和CFCs。CH_4还是     

卫星遥感中国对流层中高层大气甲烷的时空分布特征

利用美国Aqua 卫星的AIRS 遥感资料, 分析了2003~2008 年中国地区对流层中高层大气甲烷的时空分布特征. 研究发现, AIRS观测结果与近地面观测资料变化趋势一致, 与地基遥感的误差在1.5%以内. 受近地层自然排放与人为活动的共同影响, 中国对流层甲烷在垂直分布上呈现典型的变化趋势: 随着高度的增加甲烷浓度下降. 甲烷在我国东部和北部地区具有明显的双峰季节变化特征, 最高值存在夏季, 次高值出现在冬季, 与近地面观测结果一致, 而南部地区冬季没有显著增加的人为来源, 西部地区人为活动稀少, 因此在南部和西部地区的甲烷高值只出现在自然源排放强烈的夏季. 中国地区的对流层中高层的甲烷与北半球的几个主要地区变化趋势一致, 均在2007 年之前保持相对稳定, 在2007 年后有一个明显的增长, 但是中国的增长速度较其他地区更为显著, 其中2006~2008 年期间的增长速率与我国近地面观测结果相近.     

中国大地形东侧霾空间分布“避风港”效应及其“气候调节”影响下的年代际变异

研究发现中国区域霾日空间分布的大地形影响与季节特征显著,在西风带背景下高原大地形东侧背风坡可构成"避风港"效应,其可能是中国东部区域霾日高频区域性分布重要的影响因素之一;中国区域冬季为霾日高频时段,春、夏、秋季大部分区域为霾日数低频区,但近10年大气污染物排放持续加剧,中国东部霾高发时段由冬季延伸至春、秋、夏季,其呈现出大气环境恶化的"强信号"特征.虽然中国区域霾日数年际变化趋势主要依赖于污染源排放程度,值得注意的是虽然20世纪80,90年代中国区域CO2排放强度加大,但中国东部霾日频数年际变化却表现出波动型相对"平稳"缓升特征,此阶段中国东部对流层中下层出现了大气温度距平垂直结构"上冷下暖"的"不稳定"状态,其有利于中国东部大气扩散或对流;而近10年阶段中国东部出现霾天气与大气污染排放同步加剧异常变化,2001~2012年期间中国东部对流层中下层则呈"上暖下冷"类似"逆温盖",即大气温度距平垂直结构出现年代际"逆转"趋势,此大气温度垂直结构年代际特征可能加剧了大气污染排放的环境影响效应,引发了中国东部大范围霾天气变异现象.     

大气反演模型模拟的CO_2浓度与GOSAT卫星观测值的对比

<正>大气CO2反演法是碳浓度/源汇估算的重要方法,其估算精度一直受观测数据的制约(如观测数据不足、分布不匀和观测方法不统一等),而CO2卫星观测数据的出现将改变反演模型的这一现状.本文将中国大气碳同化反演模型(Carbon Tracker-China,CAS)模拟的CO2浓度与GOSAT-ACOS3.3卫星观测值(version 3.3 Atmospheric CO2 Observations from Space retrievals of the Greenhouse Gases Observing SATel-lite,L2 data products)作对比,分析了观测与模拟浓度间的误差分布特征,     

计算模拟研究挥发性有机胺的大气转化机制与动力学

对流层大气包含大量的挥发性有机化合物(volatile organic compounds, VOCs),种类可高达10万种.研究表明, VOCs的大气转化对于O_3和二次有机气溶胶的形成起着重要作用.因此,获取VOCs的大气转化机制与动力学是量化VOCs区域或全球大气质量影响所需的重要信息.有机胺是一类重要的VOCs,其来源包括天然源和人为源.特别是,随着基于胺溶液的燃烧后CO_2捕捉技术的大规模应用,将会排放大量的挥发性有机胺,进而增加大气中有机胺的种类和浓度.近年来,越来越多的科学家开始关注基于胺溶液的CO_2捕捉单元释放的有机胺的大气转化机制与动力学.本文在早期关于有机胺的大气转化综述的基础上,重点介绍2012年以来,国内外学者采用计算模拟方法研究CO_2捕捉单元释放的有机胺的大气转化机制与动力学的最新进展,展望有机胺大气转化的未来研究方向.     

用一年生植物研究大气△~(14)C分布与化石源CO_2排放

利用加速器质谱(AMS)技术,通过测量北京地区一年生植物放射性碳同位素(14C),系统分析了2009年5～9月北京地区大气△14C水平和化石源CO2浓度分布.研究结果表明,北京地区大气△14C最高值为29.6‰±2.2‰,最低值为-28.2‰±2.5‰,表现出远郊-近郊-市区依次递减趋势,这与由人类活动(人口密度、交通流量等)引起的化石源CO2排放增加呈相反的变化趋势,即人类活动频繁地区大气△14C值较低.2009年5～9月北京地区大气化石源CO2浓度变化范围为(3.9±1.0)～(25.4±1.0)ppm,每排放1ppm化石源CO2可使大气△14C水平下降～2.70‰.用AMS测量一年生植物14C这一方法,为快速示踪大气化石源CO2浓度提供了有效手段.     

北京大气CO2浓度日变化、季变化及长期趋势

1993～1995年北京大气CO_2浓度上升较快,年平均增长率为3.7％,1995年平均浓度达到最高,为（409.7±25.9）μmol·mol-1,随后缓慢下降.强度基本稳定的CO2源与迅速增大的CO_2汇的共同作用导致北京1995～2000年大气CO_2浓度逐渐降低.CO_2浓度季节变化明显,冬季出现峰值,平均浓度为（426.8±20.6）μmol·mol-1;夏季出现谷值,平均浓度为（369.1±6.9）μmol·mol-1.CO_2浓度季变化主要受物候季节变化控制.北京大气CO_2浓度日变化强烈,峰值一般出现在夜间,谷值出现在白天,平均日较差>34.7μmol·mol-1.年际季变化分析发现冬季和秋季大气CO2浓度变化基本控制着大气CO_2年际变化趋势,夏季浓度年际季变化对大气CO_2变化总趋势影响不大.     

我国典型城市群O_3污染成因和关键VOCs活性解析

京津冀、长三角、珠三角和成渝地区四大城市群在夏秋季大气臭氧(O_3)污染问题严重.为了深入认识O_3的区域污染特征及其成因,在上述4个城市群于2014~2016年夏秋季节,开展了大气O_3及其前体物(氮氧化物(NOx)、挥发性有机物(VOCs))等的综合观测研究.观测发现,臭氧污染区域性明显,臭氧最大8h值在59~146(10~(-9)V/V),整体上城市站点臭氧浓度水平较郊区站点低,臭氧前体物NO2平均浓度水平在4~22(10~(-9)V/V),VOCs浓度为11~53(10~(-9)V/V),VOCs活性水平在1.6~10.5s~(-1).使用基于观测的盒子模型(OBM)分析臭氧生成控制区,发现四大城市群的O_3生成多数处于人为源VOCs控制区或者过渡区,且对烯烃和芳香烃的敏感性最强.运用PMF受体模型对城市站点VOCs来源进行解析,结果表明机动车尾气排放和汽油挥发是城市VOCs主要来源,占比30%~50%;溶剂涂料使用其次,占比为10%~20%.综合而言,我国现阶段臭氧污染防控应以VOCs控制为主,其中应着重控制机动车尾气排放和溶剂涂料使用.     

二氧化碳的好归宿

CO2化腐朽为神奇 二氧化碳是一种常见的温室气体,和众多气体一起构成了人们赖以生存的大气层.它在强烈吸收地面长波辐射后,能向地面释放出波长更长的辐射,形成天然的温室效应,对地面起到保温作用.二氧化碳的存在,将地表温度维持在15℃左右.其浓度一旦低于150ppm(1ppm为百万分之一),植物的光合作用就会停止,全世界的植物都会死亡.没有了植物,动物和人类也会随之消亡了.自工业革命以来,由于人类活动排放了大量的二氧化碳等温室气体,使得大气中温室气体的浓度急剧升高,结果造成增强的温室效应.据统计,工业化以前全球年均大气二氧化碳浓度为278ppm ,2012年增至393.1ppm ,到2014年4月,北半球大气中月均二氧化碳浓度首次超过400ppm.2019年5月,地球大气中二氧化碳浓度又创新高,达到415ppm ,引起了社会各界的广泛关注.     

全球碳排放的近实时定量方法

人类活动碳排放是全球气候变化最主要的人为驱动力,碳排放的定量化是应对全球变化和实现碳中和的基础.测算时空分辨率更高的碳排放数据,达成更精细、准确、及时的碳排放监测是当前学科前沿和国家重大需求.本文阐述一种基于统计、卫星遥感、观测等多源活动数据的碳排放定量方法,通过将人类活动强度指标参数化后,实现全球和区域碳排放的近实时量化.该方法将碳排放核算的时间分辨率从年提高到天,数据的时间滞后性从一年左右提高到近实时.基于该方法得到的碳排放数据不确定性与国际机构提供的碳排放数据基本一致.近实时碳排放数据进一步反映了全球碳排放的季节变化、月变化和周变化.     

中国东部城市化与地面非均匀增暖

利用1979～2008年中国东部312个站点均一化调整后的地面气温观测资料及DMSP/OLS夜间灯光数据, 运用滑动空间距平方法, 对冬夏地面气温变化趋势在不同空间尺度下的非均匀性进行检测, 并分析了城市化对地面增暖的影响. 结果表明, 中国东部夏季和冬季的增温高值中心分别集中在长三角和京津冀地区, 其中长三角地区夏季的增暖主要是由夏季最高气温的增加所导致, 城市增温率为0.132～0.250℃/10 a, 增温贡献率为36%～68%; 京津冀地区冬季的增暖主要是由冬季最低气温的增加所导致, 城市增温率为0.102～0.214℃/10 a, 增温贡献率为12%～24%. 城市群增暖的时空差异可能与区域气候背景及人为热排放的变化有关.     

2008年奥运期间北京及周边地区大气污染物消减变化

2008年中国科学院京津冀大气环境监测网圆满完成奥运会前后北京及周边地区大气环境监测预警任务.监测结果表明,夏季京津冀大气复合污染呈现高浓度臭氧与高浓度细粒子叠加的高氧化性区域污染,SO2,PM2.5,NO2,O3_8hmax(8h滑动平均最大值)与Ox夏季浓度均值分别为(22±11),(90±40),(25±5),(136±35)与(112±21)μg/m3.奥运会时段北京及周边地区SO2,PM2.5,NO2,O3_8hmax与Ox京津冀区域平均值分别为(13±4),(56±28),(23±4),(114±29)与(95±17)μg/m3,大气污染物浓度显著下降;对比奥运会前夏季均值,分别下降了51.0%,43.7%,12.5%,20.2%,18.9%,实现了"绿色奥运"的大气质量控制目标.奥运会后,随着临时大气污染管控措施的取消,北京及周边地区SO2,PM2.5及NOx浓度均显著反弹上升。     

实验室模拟卫星热红外增温机制的研究

我们在前人关于岩石加载破裂的电磁波辐射研究基础上,把震前孕震区大范围出现CH_4,CO_2等气体浓度增加及低空大气电场异常联系起来,提出卫星热红外增温震兆的一种机制,即震前大气中CH_4,CO_2等气体浓度增加,它们在变化的电场和太阳辐射作用下引起温度升高.为此,我们在实验室中作模拟研究.     

二氧化碳的时空变化规律与影响因素分析

利用大气本地站数据验证了2010～2015年温室气体观测卫星(Greenhouse Gases Observing SATellite, GOSAT)二氧化碳L4B浓度数据,分析了二氧化碳浓度时空分布及其变化特征,结合总初级生产力数据和人类二氧化碳排放数据,分析了二氧化碳空间特征变化的影响因素.结果表明:(1) GOSATL4B级数据与地面实测数据的相关系数均在0.95以上,具有较高的精度和稳定性.(2)二氧化碳在不同气压高度上空间分布特征差异较大,近地面二氧化碳浓度波动幅度最大且有明显的空间差异性特性,全球有4个高值中心,分别为东亚、西欧、美国东海岸,以及非洲中部地区;北半球近地面的二氧化碳浓度整体高于南半球,南半球的变化幅度相对较小且变化趋势与北半球相反.(3)研究期间二氧化碳浓度呈现明显增长趋势,二氧化碳浓度随季节变化规律明显.(4)东亚地区样区二氧化碳浓度的变化与初级生产力具有明显的负相关关系,充分证明了陆地生态系统重要的碳汇作用;而与人类活动导致的二氧化碳排放呈显著正相关,说明了人类活动是二氧化碳增加的重要因素.     

利用MOPITT卫星资料计算CO源排放的新方法

利用MOPITT卫星资料和MOZART模式, 提出一种新的计算CO源排放的方法. 大气中CO浓度的变化由排放、传输、化学转化及沉降等物理化学过程决定, 这些过程的相互关系可从CO的收支平衡方程分析得到. 利用Horowitz源排放清单和MOZART模式模拟这些物理化学过程, 分析各个格点上CO浓度与各物理化学过程的相互关系, 利用这个变化关系, 结合2004年MOPITT观测的月平均CO浓度, 即可建立2004年各月CO的收支平衡方程, 计算出2004年各月各格点上CO的排放量. 该方法直接明了, 易于更新, 可以得到特定时间分辨率的源排放, 因此更接近实际源排放的情况. 利用该方法得到的CO新排放分布特征与Horowitz源排放大体一致, 但强度明显大于后者, 约为后者的1～2倍, 新源更能代表21世纪初CO源的月排放情况, 在人类活动影响较大的东亚和美国东部地区, Horowitz源显著低估了实际的CO源排放.