2006-2015 年中国大气无机氮干沉降时空格局数据集

贾彦龙，王秋凤，朱剑兴，陈智，何念鹏，于贵瑞*

1. 河北农业大学林学院，河北保定 071000

2. 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京100101

3. 中国科学院大学资源与环境学院，北京 100190

引 言

大气氮沉降是指大气气态和颗粒态含氮物质沉降到地表的过程，通过降水发生的为湿沉降，在没有降水时通过重力、湍流等作用发生的是干沉降[1]。干沉降是大气氮沉降的重要组分，其在氮沉降中所占比例约为30%-70%，存在区域差异和动态变化[2]。干沉降中的氮素可通过叶片的气孔进入植物或沉降到土壤，对生态系统的养分吸收、氮循环、温室气体平衡等过程有重要影响。而且，干沉降也是一种指示大气污染的指标，对人类健康、动植物生存、工农业生产等产生影响。因此，获取大气氮干沉降的时空格局数据是评估其生态效应和环境效应的关键。

中国是全球大气氮沉降的三大热点区之一[3]，以前对于我国氮沉降的站点监测和空间评估主要集中在湿沉降[4-6]。相比大气氮湿沉降，干沉降组分更加复杂，其无机态的形式主要有气态的NO2、HNO3、NH3和颗粒态的NH4+、NO3-，这给干沉降的监测带来了很大的难度，因此站点尺度的干沉降观测在我国非常少，这也为评估我国干沉降的空间格局带来了挑战。在干沉降空间格局评估上，大气化学传输模型是一种主要方法，但是其模拟结果具有较大的不确定性[2]。近年来，NO2和NH3遥感柱浓度数据先后释放，其具有空间分辨率高、覆盖区域广、时间连续性的特点，如何利用该数据评估大气氮干沉降的时空格局成为目前亟待解决的问题。

在本研究中，我们基于文献收集的大气氮干沉降站点数据，结合NO2和NH3遥感柱浓度数据，建立了评估大气氮干沉降遥感统计模型，生产了2006-2015 年（5 年一期，共2 期）中国大气无机氮干沉降的空间格局数据集，指标包括气态的NO2、HNO3、NH3和颗粒态的NH4+、NO3-。本数据集的公开共享可为中国大气氮沉降的生态效应和环境效应评估提供数据基础，也可为我国的氮素管理政策提供理论支持。

1 数据采集和处理方法

在本研究中，中国大气无机氮干沉降时空格局数据集的生成是基于地面观测数据和遥感数据建立的遥感统计模型，因此，数据集的生产流程包括干沉降站点监测数据收集、遥感数据收集、遥感建模方法、干沉降速率数据处理和干沉降通量空间格局生成5 个部分，主要流程见图1。

1.1 干沉降站点观测数据收集

本研究中，中国大气无机氮干沉降站点数据来自中国农业大学建立的氮沉降观测网络数据（43个站点）[7-8]，数据指标包括颗粒态NH4+、NO3-，气态NO2、HNO3、NH3的年均浓度和年通量数据。由于干沉降观测方法难度较大，我国的干沉降数据一直较少，而该网络是目前我国观测较为系统、方法统一、覆盖面广的干沉降观测网络，因此，本研究使用该网络数据作为建立遥感统计模型的站点数据。

图1 中国大气无机氮干沉降空间格局生成主要流程示意图

1.2 遥感数据收集和处理

本研究利用的NO2遥感数据来源于对流层排放监测网络服务中心（TEMIS，www.temis.nl）发布的OMI 探测器NO2对流层垂直柱浓度数据。我们下载了2006-2015 年NO2柱浓度的月尺度数据产品，数据空间分辨率为0.125°，数据单位为1015molec/cm2，数据格式为ESRI grid。NO2柱浓度的年均值由其月均值算术平均得到。

NH3遥感数据来自于红外大气探测干涉仪（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer，IASI）。搭载该仪器的卫星于2006 年10 月发射，2008 年开始有NH3柱浓度数据产品发布。我们从ESPRI Data Centre 下载了2008-2015 年的NH3柱浓度数据，数据单位为1015molec/cm2。应用MATLAB 软件将原始数据产品处理为ESRI grid 格式的NH3柱浓度年均值数据，数据空间分辨率为0.25°。具体方法详见本研究团队的前期论文[9]。

1.3 大气氮化物地面浓度的评估

根据氮排放、转化、沉降的过程，本研究团队基于大气氮化物地面浓度和NO2、NH3遥感柱浓度数据分别建立了估算颗粒态NH4+、NO3-和气态NO2、HNO3、NH3地面浓度的遥感统计模型[9]。利用该模型和NO2、NH3遥感柱浓度数据，我们得到了2006-2015 年5 年一期共2 个时期中国颗粒态NH4+、NO3-和气态NO2、HNO3、NH3地面浓度的空间分布图，空间分辨率为10 km×10 km。需要说明的是，由于从2008 年才有NH3遥感柱浓度数据，且2010 年数据有缺失，因此2006-2010 年颗粒态NH4+和气态NH3地面浓度的空间格局数据由2008、2009 年两年的数据平均计算得出。

1.4 干沉降速率数据收集和处理

研究表明，土地利用类型是影响干沉降速率最主要的因素[10]。我们收集了不同土地类型下颗粒态NH4+、NO3-和气态NO2、HNO3、NH3的沉降速率，土地利用类型涵盖了森林、草地、农田、城市、灌木、湿地、荒漠、水域等，并将干沉降速率按照土地利用类型进行平均，得到了各种土地利用类型5 种氮化物的沉降速率的均值[11]。然后，结合中国的土地利用分布图（来自Globcover[12]），得到了5 种氮化物沉降速率的中国分布图。

1.5 大气氮干沉降通量的评估

基于推算法（Inferential Method），干沉降通量（Fdry）可以表达为氮化物的地面浓度（C）与其沉降速率（Vd）的乘积：

与其他形态干沉降不同，气态的NH3在以干沉降方式向下沉降的同时，地表的下垫面也同时会以挥发的形式向上排放NH3[13]，这种过程被称为NH3干沉降的补偿作用。因此，有别于其他4 种氮化物，NH3的干沉降通量的计算公式为：

其中，C0表示NH3的补偿点浓度（即当空气中的NH3浓度超过补偿点时才发生净的NH3向下沉降）。各种生态系统类型的C0值从文献中得到[14-15]。

根据公式（1）和（2），我们通过氮化物的地面浓度与沉降速率来计算了2006-2015 年5 年一期共2 个时期中国颗粒态NH4+、NO3-和气态NO2、HNO3、NH3干沉降通量的空间分布图。

2 数据样本描述

2.1 命名格式

中国大气无机氮干沉降时空格局数据集的命名规则为：XXX_d_YYYY_YYYY.tiff，其中XXX 代表氮沉降的种类，d 代表干沉降，YYYY_YYYY 代表时间段。例如，HNO3_d_2006_2010.tiff 是2006-2010 年中国大气HNO3干沉降空间格局数据。

2.2 数据样本

本数据集包括2006-2010 年、2011-2015 年2 个时期中国颗粒态NH4+、NO3-、气态HNO3、NO2、NH3和总干沉降通量的空间格局分布图，共12 个文件。图2 为2011-2015 年中国颗粒态NH4+、NO3-，气态NO2、HNO3、NH3和总干沉降通量空间格局图的数据展示，颜色由绿到红代表干沉降通量由低到高，白色区域代表无数据区域。

3 数据质量控制和评估

本研究中国干沉降空间格局的生成是基于实测站点的遥感统计模型完成。为了保证结果的可靠性，需要对评估结果进行验证，但是我国干沉降站点观测数据很少，因此我们利用中国农业大学的氮沉降观测网络数据对干沉降结果进行了交叉验证。评价指标包括R2、RMSE、回归系数、p 值（图3）。验证结果表明，基于本研究遥感统计模型的结果能够较好地表达中国大气氮干沉降的空间格局分布趋势。但是，仍然存在一些不确定性因素会影响对干沉降通量的评估结果。这些不确定性因素主要来源于以下几个方面：（1）NO2遥感柱浓度产品。探测器对流层遥感柱NO2浓度反演的误差来源主要是大气质量因子（AMF）的计算，而AMF 的不确定性为10%-40%[16]。（2）地面观测站数据。中国农业大学的氮沉降观测网络是目前国内比较系统的观测网络，但由于干沉降观测技术难度较大，其观测也会存在一定误差。（3）干沉降速率的评估。干沉降速率的评估主要来自模型模拟的结果，存在较大的不确定性[17]，同时，干沉降速率的季节变异也会引起年干沉降通量评估的不确定性。（4）NH3干沉降的补偿点(C0)。不同作物在不同生长阶段的C0值是变化的[18]，这也在一定程度上会影响NH3年干沉降通量的评估。鉴于此，我国应加强对大气氮干沉降的联网观测，增加观测点数量、分布的均匀性和长期性，同时增强对干沉降速率的数值模拟，以减少对干沉降空间评估的不确定性。

图2 2011-2015 年中国大气无机氮干沉降通量空间格局图（数据不包括我国台湾省和南海诸岛）

图3 干沉降空间格局评估结果的交叉验证

4 数据使用方法和建议

本数据集在ArcGIS 环境下制作生成，格式为tiff，可在支持以上格式的可视化地理信息系统软件中查看和使用。需要注意的是，本数据集适用于对我国干沉降生态效应和环境效应的时空格局评估，但对于单站点的评估可能会存在一定的误差。

致 谢

感谢氮沉降观测者和NO2、NH3遥感柱浓度观测分析者的辛勤付出和为科学进步的无私奉献！

数据作者分工职责

贾彦龙（1986—），男，博士，讲师，主要研究方向为生态系统生态学。主要承担工作：实验设计、数据整理与质量控制。

王秋凤（1973—），女，博士，副研究员，研究方向为全球变化与碳氮水循环。主要承担工作：方法指导。

朱剑兴（1991—），男，博士，研究方向为生态系统生态学、全球变化生态学。主要承担工作：数据提取和数据整理。

陈智（1986—），女，博士，助理研究员，主要研究方向为全球变化与碳循环。主要承担工作：数据收集。

何念鹏（1976—），男，博士，研究员，研究方向为生态系统形状、功能生态学、生物地理生态学。主要承担工作：方法指导。

于贵瑞（1959—），男，博士，研究员，研究方向为生态系统生态学、全球变化与碳氮水循环。主要承担工作：总体方案设计。