长江三角洲背景地区CO2浓度变化特征研究

浦静姣,徐宏辉,顾骏强,周凌晞,方双喜 (.浙江省气象科学研究所,浙江 杭州 3007；.中国气象科学研究院,中国气象局大气成分观测与服务中心,中国气象局大气化学重点开放实验室,北京 0008)

长江三角洲背景地区CO2浓度变化特征研究

浦静姣1*,徐宏辉1,顾骏强1,周凌晞2,方双喜2(1.浙江省气象科学研究所,浙江 杭州 310017；2.中国气象科学研究院,中国气象局大气成分观测与服务中心,中国气象局大气化学重点开放实验室,北京 100081)

通过分析2009年1月～2010年12月临安区域大气本底站在线观测获得的CO2浓度,研究地面风向、地面风速、气团输送等因素对长江三角洲背景地区 CO2浓度的影响.结果表明,临安站 CO2浓度的日变化分布表现为单峰型形态,下午低、凌晨高,浓度日变幅在9.5×10-6～44.3×10-6(V/V)之间;季节变化特征表现为冬春季高,夏季低,浓度年较差为10.1×10-6(V/V).通过分析地面风向、地面风速和气团输送等因素对临安站CO2浓度的影响表明,引起CO2浓度升高的地面风向夏季主要为NW～NNE,冬季主要为NNE～ESE;地面风速越大,CO2浓度越小;气团远距离输送的影响主要取决于气团途径区域的CO2排放情况.

CO2；临安区域大气本底站；影响因素；在线观测

温室气体浓度的增加很可能会导致全球温度的升高,进而可能会影响全球气候变化[1]. CO2是重要的人为温室气体,自1750年工业革命以来,大气CO2浓度增加了38%,主要是由化石燃料燃烧、水泥生产、土地利用变化等造成[2].至 2009年,全球CO2平均浓度已达到386.8×10-6(V/V);据NOAA的年度温室气体指数显示,1990～2009年所有长寿命温室气体的辐射强迫增加了 27.5%,其中 CO2占总增加近 80%[3].因此,研究和掌握CO2浓度的变化分布特征,对于应对气候变化、制定合理的碳减排计划具有重要意义.

目前,国内外普遍开展了对大气CO2浓度的观测研究.在我国的北京、上海、沈阳、淮安等城市以及国外的 Rome、Phoenix、Oregon等城市都进行了温室气体观测研究[4-12],以评估人类活动对城市地区大气CO2浓度的影响作用.在青海瓦里关、夏威夷Mauna Loa、地中海Lampedusa岛、西太平洋 Yonagunijima岛等地[13-19]还开展了CO2全球本底浓度的观测,研究大气CO2本底浓度的长期变化趋势和演变规律.近年来,在区域尺度上,我国北京上甸子、黑龙江龙凤山和浙江临安等区域大气本底站也开展了 CO2等温室气体的系统观测,以探讨我国典型区域的大气 CO2浓度特征[20-21].

临安区域大气本底站地处我国长江三角洲经济圈,代表我国长江三角洲地区大气成分的本底特征[20].由于长江三角洲地区经济发展快速,人口城市密集,了解和掌握该地区CO2浓度的区域特征,对于当地碳减排措施的有效实施将具有重要的指导意义.本研究通过分析2009年1月～2010年12月临安区域大气本底站在线观测CO2浓度,研究该区域的CO2浓度变化特征,并结合地面风向、地面风速和气团输送轨迹分析,初步探讨气象因素对长江三角洲地区CO2浓度的影响.

1 实验方法

采样点设在临安区域大气本底站(东经119°44′,北纬30°18′,海拔138.6m),位于杭州以西50 km、上海西南方向150km,其北侧和东侧分布着长江三角洲城市群,西南侧为山区.站址四周以林地和农田为主,植被覆盖良好,周围3km范围内无大型村落.采样高度距地面 10 m,进样口架设在 10 m风杆上.在线观测仪器采用美国 Picarro公司的G1301 CO2/CH4/ H2O分析仪,该仪器采用波长扫描光腔衰荡光谱技术(WS-CRDS),其CO2测量精度＜0.05×10-6(V/V)/5min,最大漂移峰-峰值 0.5×10-6(V/V)/月,测量间隔 4s.完整的在线观测系统架设可参考文献[21].该观测系统每 12h测量一组标准气体,标准气体由中国气象科学研究院温室气体实验室提供,采用可追溯到 WMO一级标气序列的标气进行标定.

将采集的观测数据整理后计算5min算术平均值;然后对 5min浓度均值进行质量控制,结合台站值班记录和气象要素观测,剔除测量过程中的异常值(仪器故障,包括进气管故障、停机维护、更换过滤膜、冲洗管路、标定仪器、周标定等;人为活动因素,包括机动车上山、人员参观等;自然因素,如强风、暴雨等);根据标准气体测量获得的标准曲线对5min平均浓度进行校准,计算每小时内 5min均值的算术平均值获得小时均值;对 24h的时均值求取算术平均值得到浓度日均值.这里采用的数据时段为2009年1月1日至2010年12月31日.

2 结果与讨论

2.1 日变化分布

临安区域大气本底站 CO2浓度的日变化分布在4个季节均呈现明显的单峰型分布形态(如图1所示),但各季节的日变化幅度存在较大差异.临安站 CO2浓度的日变化分布表现为下午低、凌晨高的特征,浓度最高值出现在早上 6:00 (北京时间,下同)左右,最低值出现在下午 15:00左右.CO2浓度的日变化幅度夏季最大,达到44.3×10-6(V/V);冬季最小,为 9.5×10-6(V/V);春秋两季介于两者之间,浓度日变化幅度在 24.0×10-6(V/V)左右.可见,临安区域本底站的 CO2浓度日变化幅度在4个季节中均较大,明显高于瓦里关全球本底站[22];夏季临安站的日变化幅度略大于北京等城市,秋冬季节则明显低于北京等城市[4].这可能是由于临安地区植被覆盖较好,且离城市较远,因此该地区的CO2浓度日变化受到植物光合作用和呼吸作用的影响较大,人类活动的影响相对较小,尤其在秋冬季节临安地区CO2浓度的日变化幅度远小于城市地区;同时由于临安站附近有常绿植物生长,冬季植物生长虽然较慢,但受其影响使得 CO2浓度日变化幅度大于瓦里关全球本底站.

进一步比较临安站4个季节的CO2浓度日变化分布可以发现,CO2浓度日最大值在夏季相对最高,达到 432.4×10-6(V/V),冬季相对最低,仅416.8×10-6(V/V);日最小值则在冬季相对最高,为407.9×10-6(V/V),夏季最低,为392.8×10-6(V/V).该结果与龙凤山、上甸子等区域本底站的观测较为类似,但与北京城区、太湖流域的监测结果明显不同,其一天各个时刻的浓度平均值始终表现为冬季最高、夏季最低[4,21,23].其原因可能是这些区域大气本底站均设立在农田、林地等植被覆盖较好、远离城市的地区,因此这些地区的日变化分布受到植物光合作用、呼吸作用的影响较大,人类活动的影响作用相对较小.而在北京等城市地区,受到人为源排放的巨大影响,使得在冬季采暖期,CO2浓度明显高于其他季节;在太湖流域,其CO2浓度的日变化分布基本呈双峰型形态,可见该地区受到人类活动的影响较大,因此冬季 CO2浓度也明显高于其他季节.

图1 临安区域大气本底站CO2浓度日变化分布Fig.1 Diurnal variation of CO2 concentration at Lin'an regional background station

2.2 季节变化分布

将2009～2010年相同月份 15:00时均CO2浓度和日均CO2浓度的平均值分别作图,可得到图2所示的结果.下午15:00是临安站一天中CO2浓度相对最低的时段,大气混合层较高,也是临安站温室气体Flask瓶采样的时段.将图2中15:00时均 CO2浓度的月平均值与临安地区瓶采样的结果[20]进行比较后可以发现,两种观测方法获得的该地区CO2浓度季节分布特征基本一致,均表现为冬季高、夏季低,其中1月最高,7、8月最低,浓度年较差为20.9×10-6(V/V),与太湖流域、北京城区、上甸子区域本底站等地[4,20,23]瓶采样观测到的季节分布特征均较为相似,主要受到植被生长的季节变化和各地区能源消费量的季节变化影响所致.

从CO2浓度的月均值分布来看,其季节分布与15:00时均CO2浓度的月平均值有较大差异,主要表现为冬、春季高,夏季低,其中1、5月相对最高,7、8月相对最低,浓度年较差为 10.1×10-6(V/V).全球大气本底站在线观测的CO2月均值分布均为单峰型:2008年青海瓦里关站[24]的CO2浓度高值出现在4月,低值出现在8月,浓度分布在380.6×10-6～390.5×10-6(V/V)之间;2009年夏威夷Mauna Loa站[19]的CO2浓度高值出现在5月,低值出现在 10月,浓度分布在 384.4×10-6～390.2× 10-6(V/V)之间.可见,临安区域本底站与全球大气本底站相似,在4、5月的时候都出现CO2浓度的峰值;但不同的是,临安站在11月至次年1月期间,即冬季CO2浓度也有峰值分布出现,这可能是因为相比于全球大气本底站,临安区域本底站受到人类活动的影响更大,冬季该地区气温较低,能源消费量增加,致使 CO2浓度会出现升高.此外,2009、2010年临安区域本底站的CO2年均浓度分别为412.1×10-6(V/V)、411.4×10-6(V/V),高于2009年全球CO2本底浓度值386.8×10-6(V/V).

图2 临安区域大气本底站CO2浓度季节分布Fig.2 Seasonal variation of CO2 concentration at Lin'an regional background station

2.3 地面风向对CO2浓度的影响

2009～2010年,临安站地面主导风向依次为E、WSW、ENE、SW,出现频率分别为13.5%、12.2%、12.0%、11.4%.若将各个风向对应的CO2时均浓度距平值求取统计平均值,可得到如图 3所示的 CO2距平浓度-风玫瑰图.春季,导致 CO2浓度升高的地面风向主要来自NNE～ESE、NNW等方向,其中 NNE风向能引起 CO2浓度上升1.9×10-6(V/V);夏季,NW～NNE风向会导致地面CO2浓度升高1.7×10-6～4.5×10-6(V/V),NE～ENE风向则会导致地面 CO2浓度降低约 3.6×10-6(V/V);秋季,SSW～WNW、NNW等风向会导致地面CO2浓度升高 0.8×10-6～3.0×10-6(V/V),其余风向则会导致地面 CO2浓度降低 0.6×10-6～2.8×10-6(V/V);冬季,与秋季情况基本相反,NNE～ESE风向会导致地面 CO2浓度升高 1.2×10-6～2.3×10-6(V/V), W～WSW 风向则主要引起 CO2浓度降低 3.7× 10-6～4.6×10-6(V/V).可见,冬季临安站 CO2浓度受到其东北、偏东方向区域的影响较大,这些区域主要分布在人口聚集、经济发达的城市,冬季能源消耗量较大,因此可能会致使CO2浓度出现上升;至春季,气温回升,能耗下降,城市地区的影响逐渐减小,东北、偏东方向上CO2浓度升高的幅度比冬季明显下降;夏季导致CO2浓度升高的风向主要位于西北、偏北方向,这可能是因为临安地处亚热带季风区,夏季盛行西南风,西北、偏北风向主要出现在凌晨时分,此时大气层结较为稳定,地面风速较小,容易造成大气 CO2的堆积,进而导致该风向上的CO2浓度较高,夏季临安地区的东北风向主要伴随台风出现,此时受到海洋性气团的影响,CO2浓度值出现下降;秋季,可能受到西南、偏西方向上农田秸秆燃烧的影响,因此该风向上CO2浓度相对较高.此外,静风条件在各个季节中均表现为对CO2浓度存在正贡献,浓度值升高 2.1×10-6～5.1×10-6(V/V),这可能是由于静风条件将近 70%都出现在夜晚至凌晨时段,此时大气层结较为稳定,且植物在此时进行呼吸作用,从而导致大气CO2浓度较高.综上可见,临安区域本底站CO2浓度的分布会受到人类活动的影响,不同季节地面风向对 CO2浓度的影响存在较大差异.

2.4 地面风速对CO2浓度的影响

2009～2010年,临安站的地面风速分布在0～14.3m/s之间.各个季节中,临安站的地面风速多为2级(1.6～3.3m/s),其次为1级(0.3～1.5 m/s)、3级(3.4～5.4 m/s),三者出现的频率共占 90%以上;夜晚的风速小于白天,2级及2级以下风速出现频率较白天高10.8%.由图4可知,当风速在4级以下时,风速越大,CO2浓度越小.在 4个季节中夏季CO2浓度随风速增加而下降的幅度最大,达到26.4×10-6(V/V),冬季最小,为8.3×10-6(V/V);白天CO2浓度随风速增加下降17.3×10-6(V/V),夜晚下降 9.5×10-6(V/V).可见,当风速较小时,CO2浓度的变化主要受到局地的影响较大,风速越小,大气层结就越稳定,易造成 CO2的堆积,浓度值较高;随着风速的增大,大气扩散条件转好,CO2浓度出现下降.此外,白天风速一般大于夜晚时段,静风和小风出现频率较低,尤其在夏季白天植物光合作用较强,CO2浓度的日变化幅度相对最大,因此夏季 CO2浓度随风速增加而下降的幅度较其他季节更为明显.当风速达到5级及5级以上时,冬春季节的CO2浓度随风速增大仍然表现为下降,但在夏秋季节则出现不同程度的上升.这可能是个别时段受到污染气团传输的影响所致,但是由于5级以上风速出现的频率较低(＜1%),具体原因还有待于进一步的分析.总体来看,临安区域本底站 CO2浓度的分布随地面风速的增加而降低.

2.5 气团输送对CO2浓度的影响

选取2009～2010年每天15:00 CO2时均浓度高于416.5×10-6(V/V)(CO2浓度的前10%高值)和低于389.0×10-6(V/V)(CO2浓度的前10%低值)的情况,采用Hysplit 4.9模式,结合NCEP再分析气象资料,参考文献中追溯气团源地的反推时间[20],计算72h气团等熵后向轨迹,并将轨迹簇进行聚类分析,追踪导致临安站高浓度 CO2和低浓度CO2的气团主要来向(图5).临安站高浓度CO2的状况主要出现在冬季,占 57.7%,其次为春季,占22.5%.从气团途径区域来看,85.8%的轨迹经过江苏南部、上海、嘉兴等地,这些地区主要为平原,经济发达、人口聚集,城市、工业区密集,能源消费量较高,CO2的人为排放量较大.低浓度CO2的状况主要出现在夏季,占83.1%,其次为秋季,占14.1%.从气团途径区域来看,43.7%的轨迹源自东海地区,主要受到海洋性气团的影响,CO2浓度较低;39.4%的轨迹经过福建、浙江西南等地区,这些地区主要为山区,受到人类活动的影响较 小,CO2的人为排放量较小.

图3 不同风向上的CO2距平浓度分布Fig.3 CO2 concentration anomaly in different wind directions at Lin'an regional background station

图4 各风速等级的CO2平均浓度分布Fig.4 Mean CO2 concentrations as a function of wind speed intervals

3 结论

3.1 通过分析2009年1月～2010年12月临安区域大气本底站在线观测CO2浓度,发现长江三角洲背景地区 CO2浓度具有较明显的日变化分布和季节分布特征.临安站CO2浓度的日变化分布表现为明显的单峰型形态,下午低、凌晨高,浓度日变化幅度在 9.5×10-6～44.3×10-6(V/V)之间;CO2浓度日最大值在夏季最高、冬季最低,日最小值则在冬季最高、夏季最低.CO2浓度的季节变化特征表现为冬春季高,夏季低:15:00时均CO2浓度的季节分布表现为1月最高,7、8月最低,浓度年较差20.9×10-6(V/V);日均CO2浓度的季节分布表现为1、5月相对最高,7、8月相对最低,浓度年较差10.1×10-6(V/V).2009、2010年临安区域本底站的CO2年均浓度均高于全球CO2本底浓度值.

a. 高值 b. 低值

3.2 地面风向、地面风速和气团输送等因素对临安区域本底站CO2浓度均存在影响.临安区域本底站不同季节地面风向对 CO2浓度的影响存在较大差异,导致地面CO2浓度升高的风向夏季主要来自NW～NNE,冬季主要来自NNE～ESE.地面风速主要影响大气稳定度和大气扩散条件,它对临安站 CO2浓度的影响总体上表现为地面风速越大,CO2浓度越小.气团远距离输送对临安站CO2浓度的影响取决于气团途径区域的 CO2排放情况:当气团源自CO2排放量较小的东海、浙西南山区等地区时,CO2浓度相对较低;反之,当气团来自 CO2排放量较大的长江三角洲城市、工业区等区域时,则浓度值较高.

[1] Forster P, Ramaswamy V, Artaxo P, et al. Changes in atmospheric constituents and in radiative forcing[R]//Climate Change 2007: The physical science basis. Contribution of working group 1 to the fourth assessment report of the Intergovernmental panel on climate change. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.

[2] 贺玉龙,戴本林.大气中CO2的源与汇及其含量增加对环境的影响 [J]. 工业安全与环保, 2010,36(5):25-27.

[3] 世界气象组织. 2009年温室气体公报[EB/OL]. http://www.wmo. int/pages/prog/arep/gaw/ghg/GHGbulletin.html, 2010-11-24.

[4] 王长科,王跃思,刘广仁.北京城市大气 CO2浓度变化特征及影响因素 [J]. 环境科学, 2003,24(4):13-17.

[5] 刘 强,王跃思,王明星.北京地区大气主要温室气体的季节变化 [J]. 地球科学进展, 2004,19(5):817-823.

[6] 李 晶,王跃思,刘 强,等.北京市两种主要温室气体浓度的日变化 [J]. 气候与环境研究, 2006,11(1):49-56.

[7] 高 松.夏季上海城区大气中二氧化碳浓度特征及相关因素分析 [J]. 中国环境监测, 2011,27(2):70-76.

[8] 贾庆宇,周广胜,王 宇,等.城市复杂下垫面供暖前后 CO2通量特征分析 [J]. 环境科学, 2010,31(4):843-849.

[9] 尹起范,盛振环,魏科霞,等.淮安市大气 CO2浓度变化规律及影响因素的探索 [J]. 环境科学与技术, 2009,32(4):54-57.

[10] Loretta Gratani, Laura Varone. Daily and seasonal variation of CO2in the city of Rome in relationship with the traffic volume [J]. Atmospheric Environment, 2005,39(14):2619-2624.

[11] Sherwood Idso, Craig Idso, Robert Balling Jr. Seasonal and diurnal variations of near-surface atmospheric CO2concentration within a residential sector of the urban CO2dome of Phoenix, AZ, USA [J]. Atmospheric Environment, 2002,36(10):1655-1660.

[12] Andrew Rice, Gregory Bostrom. Measurements of carbon dioxide in an Oregon metropolitan region [J]. Atmospheric Environment, 2011,45(5):1138-1144.

[13] 赵玉成,温玉璞,德力格尔,等.青海瓦里关大气 CO2本底浓度的变化特征 [J]. 中国环境科学, 2006,26(1):1-5.

[14] 周凌晞,李金龙,温玉璞,等.瓦里关山大气CO2及其δ13C本底变化 [J]. 环境科学学报, 2003,23(3):295-300.

[15] 周凌晞,周秀骥,张晓春,等.瓦里关温室气体本底研究的主要进展 [J]. 气象学报, 2007,65(3):458-468.

[16] Akira Wada, Hidekazu Matsueda, Yousuke Sawa, et al. Seasonal variation of enhancement ratios of trace gases observed over 10 years in the western North Pacific [J]. Atmospheric Environment, 2011,45(12):2129-2137.

[17] Yukitomo Tsutsumi, Kazumasa Mori, Masaaki Ikegami, et al. Long-term trends of greenhouse gases in regional and background events observed during 1998-2004 at Yonagunijima located to the east of the Asian continent [J]. Atmospheric Environment, 2006,40(30):5868-5879.

[18] Artuso F, Chamard P, Piacentino S, et al. Influence of transport and trends in atmospheric CO2at Lampedusa [J]. Atmospheric Environment, 2009, 43(19):3044-3051.

[19] CMDL/ NOAA. Atmospheric CO2monthly mean concentration, Mauna Loa [R]//WMO WDCGG DATA. Japan Meteorological Agency, Tokyo, 2009.

[20] 刘立新,周凌晞,张晓春,等.我国4个国家级本底站大气CO2浓度变化特征 [J]. 中国科学D辑:地球科学, 2009,39(2):222-228.

[21] 方双喜,周凌晞,臧昆鹏,等.光腔衰荡光谱(CRDS)法观测我国 4个本底站大气CO2[J]. 环境科学学报, 2011,31(3):624-629.

[22] 周凌晞,汤 洁,温玉璞,等.地面风对瓦里关山大气 CO2本底浓度的影响分析 [J]. 环境科学学报, 2002,22(2):135-139.

[23] 嵇晓燕,杨龙元,王跃思,等.太湖流域近地表主要温室气体本底浓度特征 [J]. 环境监测管理与技术, 2006,18(3):11-15.

[24] CMDL/NOAA. Atmospheric CO2monthly mean concentration, Mt. Waliguan [R]//WDCGG DATA. Tokyo, Japan Meteorological Agency, 2009.

Study on the concentration variation of CO2in the background area of Yangtze River Delta.

PU Jing-jiao1*, XU Hong-hui1, GU Jun-qiang1, ZHOU Ling-xi2, FANG Shuang-xi2(1.Zhejiang Meteorological Science Institute, Hangzhou 310017, China；2.Key Laboratory for Atmospheric Chemistry, Center for Atmosphere Watch and Services of China Meteorological Administration, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China). China Environmental Science, 2012,32(6)：973～979

Atmospheric CO2concentration was continuously measured from January 2009 to December 2010 to study the effects of surface wind direction, surface wind speed and air mass transport on CO2concentration at Lin’an regional atmospheric background station. The results revealed that the diurnal variation of atmospheric CO2concentration showed the single-peak pattern at Lin'an regional background station. The diurnal concentration of CO2varied from 9.5×10-6(V/V) to 44.3×10-6(V/V), with the lowest value observed in the afternoon and the highest at dawn. The difference between maximum and minimum monthly mean CO2concentrations was 10.1×10-6(V/V), with the highest concentration observed in winter and spring and the lowest in summer. Study on the effects of surface wind direction, surface wind speed and air mass transport on CO2concentration showed the dominant wind directions were NW～NNE in summer and NNE～ESE in winter, which could bring on higher CO2concentration. The CO2concentration turned lower with higher surface wind speed. The impact of long-range transport of air masses on CO2concentration depended on the source strength of CO2in the pathway.

CO2；Lin′an regional background station；influencing factors；in-situ measurement

图5 临安站CO2浓度高值和低值出现时的轨迹分布
Fig.5 Backward air-mass trajectories under both high CO2concentration and low CO2concentration situations
at Lin'an regional background station

2011-09-29

公益性行业科研专项(GYHY200806026);浙江省公益技术研究社会发展项目(2010C33161);浙江省气象科技计划项目(2010TD04)

* 责任作者, 工程师, pujingjiao@hotmail.com

X131

A

1000-6923(2012)06-0973-07

浦静姣(1981-),女,江苏苏州人,工程师,硕士,主要从事大气环境研究.发表论文3篇.