根據(jù)世界氣象組織WMO溫室氣體公報(bào)(第18期,2022/10/26),全球平均地表CO2、CH4和N2O的濃度持續(xù)增高,其中CO2為415.7±0.2 ppm,CH4為1908±2 ppb,N2O為334.5±0.1 ppb。
現(xiàn)有溫室氣體觀測(cè)方法包括遙感衛(wèi)星的柱濃度測(cè)量、大氣本底濃度測(cè)量、城市高塔大氣濃度測(cè)量、渦度相關(guān)通量觀測(cè)、近地面大氣廓線測(cè)量、土壤溫室氣體通量測(cè)量、地基傅里葉變換光譜法遙測(cè)等。
對(duì)于更高時(shí)空分辨率的地表測(cè)量需求,如近地表溫室氣體泄漏監(jiān)測(cè)、特定區(qū)域溫室氣體排放強(qiáng)度評(píng)估、衛(wèi)星遙感溫室氣體數(shù)據(jù)驗(yàn)證等,都需要?jiǎng)?chuàng)新的觀測(cè)技術(shù)和方法。
目前,遙感衛(wèi)星可用于大氣柱濃度溫室氣體的測(cè)量,結(jié)合使用高塔和無(wú)人機(jī)觀測(cè),可以對(duì)區(qū)域尺度的溫室氣體排放進(jìn)行評(píng)估。其中,由于無(wú)人機(jī)溫室氣體觀測(cè)具有機(jī)動(dòng)靈活的特點(diǎn),可以幫助研究者們獲取更高時(shí)空分辨率的數(shù)據(jù),成為衛(wèi)星遙感和定點(diǎn)高塔觀測(cè)數(shù)據(jù)的有益補(bǔ)充。衛(wèi)星、飛機(jī)和無(wú)人機(jī)的典型測(cè)量范圍
圖源/ Bing Lu等,2020
前人的部分工作包括:在固定翼飛機(jī)上(SkyArrow ERA,意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司)搭載LI-7500 二氧化碳和水汽分析儀(Gioli B等,2006,2007;Carotenuto F等,2018),測(cè)量大氣邊界層的CO2通量以及估算點(diǎn)源CO2釋放強(qiáng)度;搭載LI-7700甲烷分析儀(Gasbarra D等,2019),研究垃圾填埋場(chǎng)的CH4排放。
LI-7500應(yīng)用于Sky Arrow ERA 測(cè)量平臺(tái) 近些年來(lái),隨著激光光譜技術(shù)的進(jìn)步,光反饋-腔增強(qiáng)激光吸收光譜技術(shù)(OF-CEAS)脫穎而出。這種新技術(shù)在極大提高測(cè)量精準(zhǔn)度(詳見(jiàn)下文的說(shuō)明)的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了光腔縮小的目標(biāo)。如LI-COR推出了系列高精度溫室氣體分析儀,光腔體積只有6.41cm3,極大縮短了測(cè)量響應(yīng)時(shí)間——小于2秒;另外這種技術(shù)能耗低,僅為22w,兩節(jié)鋰電支持8個(gè)小時(shí)的測(cè)量。重量也僅有10.5kg,非常適合在無(wú)人機(jī)上使用。為滿(mǎn)足新興科研需求,北京力高泰科技有限公司與天津飛眼無(wú)人機(jī)科技有限公司合作,共同開(kāi)發(fā)出了機(jī)載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測(cè)量平臺(tái)。
采用光反饋-腔增強(qiáng)激光吸收光譜技術(shù)(OF-CEAS),高精度測(cè)量N2O、CH4、CO2濃度,適合移動(dòng)式大氣濃度測(cè)量。
測(cè)量平臺(tái)主要技術(shù)參數(shù)
- 抗風(fēng)能力:max5級(jí)風(fēng)
- 使用環(huán)境:-20℃~45℃;可小雨中飛行
應(yīng)用案例
A Pilot Experiment
使用機(jī)載高精度CH4、CO2溫室氣體測(cè)量平臺(tái),研究某工業(yè)園區(qū)的溫室氣體排放。
測(cè)量期間假設(shè):(1)工業(yè)園區(qū)處于不間斷的常規(guī)運(yùn)行狀態(tài);(2)飛行測(cè)量期間大氣條件穩(wěn)定;(3)大氣邊界層內(nèi)溫室氣體和氣象條件的垂直變化遠(yuǎn)大于水平變化;(4)測(cè)量高度的溫室氣體與空氣混合充分,且以平流為主。
根據(jù)以上條件,飛行需要滿(mǎn)足的低度應(yīng)大于粗糙度子層(通過(guò)風(fēng)溫濕廓線確定,或估算為研究區(qū)內(nèi)建筑物平均高度的3倍),并位于近地層內(nèi)。無(wú)人機(jī)應(yīng)盡量保持勻速運(yùn)動(dòng)并平穩(wěn)飛行,俯仰角不大于5°,橫滾角不大于20°,盡量保持與地面的相對(duì)高度穩(wěn)定(仿地飛行)。需要在大氣邊界層湍流發(fā)展顯著的時(shí)間段開(kāi)展測(cè)量,一般為上午10:00至下午4:00。同時(shí),為了盡可能減少垂直輸送方向上的誤差,風(fēng)速以2-3級(jí)為宜,避免在陰天、雨天等不利氣象條件下開(kāi)展監(jiān)測(cè)。
采用基于控制體積的質(zhì)量守恒法對(duì)園區(qū)開(kāi)展走航式測(cè)量,此方法也稱(chēng)為自上而下排放強(qiáng)度反演算法(Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA)。根據(jù)對(duì)園區(qū)不同高度監(jiān)測(cè)斷面的測(cè)量數(shù)據(jù),計(jì)算得到東西南北四個(gè)斷面的平流通量以及垂直向上的溫室氣體排放強(qiáng)度。
飛行中的機(jī)載高精度CH4、CO2溫室氣體測(cè)量平臺(tái)
樣地與方法
Materials and Methods
該樣地平均海拔1400m,年降雨量小于300mm,主導(dǎo)風(fēng)向偏西風(fēng)。在2022年12月進(jìn)行試飛。主要進(jìn)行兩方面測(cè)量:(1)背景樣地大氣CH4、CO2濃度垂直廓線;(2)沿工業(yè)園區(qū)外圍飛行,測(cè)量垂直大氣方向上CH4和CO2濃度。另外,飛行過(guò)程中會(huì)同步采集風(fēng)向、風(fēng)速、空氣溫濕度、大氣壓強(qiáng)、經(jīng)緯度坐標(biāo)、海拔信息等。
測(cè)量航跡
原始數(shù)據(jù)質(zhì)量控制QA/QC
采用滑動(dòng)均值濾波方法對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢驗(yàn),對(duì)大于5倍測(cè)量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的點(diǎn)位,標(biāo)記為異常值并剔除,用線性插值方法進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ)。一個(gè)測(cè)量架次,如果異常數(shù)據(jù)超過(guò)30%,標(biāo)記為無(wú)效測(cè)量,需要重新補(bǔ)測(cè)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
Results
就CO2而言,飛行上升過(guò)程測(cè)量的CO2濃度要低于在下降過(guò)程中測(cè)量的濃度。在飛行上升過(guò)程中,近地面測(cè)得的CO2濃度高,約為715mg/m3;隨著測(cè)量高度的攀升,CO2濃度存在下降的趨勢(shì),在1900m至2000m時(shí),CO2濃度降低至約680mg/m3。在下降過(guò)程中,2000-1900米區(qū)間內(nèi)存在一個(gè)小高峰,濃度約為800mg/m3,約1600m-1700m之間存在一個(gè)峰值,濃度約為900mg/m3。就CH4而言,飛行上升過(guò)程測(cè)量的CH4濃度要略低于在下降過(guò)程中測(cè)量的濃度。近地表的CH4濃度高,約為1.24mg/m3。隨著高度增加,CH4濃度下降,在2020米左右時(shí),CH4濃度降至1.16 mg/m3。在園區(qū)南部,測(cè)量得到3處高CO2濃度區(qū),一處距離地表75-100m處,濃度約為495ppm;第二處距地面175-200m處,濃度約為505ppm;第三處距地面100-125m,濃度約為520ppm。CH4數(shù)據(jù)類(lèi)似,距離地面100-125m處,存在CH4高濃度區(qū)域,濃度約3794.35ppb。CO2數(shù)據(jù)的空間網(wǎng)格化CH4數(shù)據(jù)的空間網(wǎng)格化根據(jù)標(biāo)量守恒方程和散度定理,認(rèn)為控制體積內(nèi)的質(zhì)量變化與通過(guò)控制體積表面的綜合質(zhì)量通量相等。可以通過(guò)在排放源周?chē)鷺?gòu)建控制體積,在忽略大氣沉降的情況下,對(duì)控制體積四個(gè)表面和上表面進(jìn)行通量計(jì)算,然后進(jìn)行積分,最終獲得排放控制體積內(nèi)部的排放強(qiáng)度。數(shù)據(jù)顯示,該工業(yè)園的CO2的排放強(qiáng)度約為12.539 kg/s ± 0.640 kg/s;CH4排放強(qiáng)度為 21.521 g/s ±3.424 g/s。
實(shí)驗(yàn)結(jié)論
Conclusions
使用機(jī)載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測(cè)量平臺(tái),結(jié)合數(shù)學(xué)模型,能夠?qū)μ囟▍^(qū)域的溫室氣體排放強(qiáng)度進(jìn)行定量評(píng)估。
【1】世界氣象組織溫室氣體公報(bào) - 第18期
【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.
【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.
【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.
【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.
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