Picarro G2401——利用渦度協(xié)方差來(lái)測(cè)量印第安納波利斯附近地區(qū)二氧化碳排放
原文鏈接：https://doi.org/10.1080/17583004.2024.2365900
引言
在全球范圍內(nèi)，人類活動(dòng)是溫室氣體排放的主要來(lái)源，其中城市因其高度集中的人口和工業(yè)活動(dòng)而成為重要的碳排放熱點(diǎn)。隨著氣候變化對(duì)環(huán)境和社會(huì)帶來(lái)的影響日益顯著，精確監(jiān)測(cè)和評(píng)估城市碳排放成為了科學(xué)研究和政策制定的緊迫任務(wù)。
渦動(dòng)協(xié)方差（Eddy Covariance, EC）技術(shù)作為目前生態(tài)學(xué)和氣象學(xué)領(lǐng)域中監(jiān)測(cè)溫室氣體通量的一種先進(jìn)手段，其通過(guò)高精度的傳感器連續(xù)測(cè)量空氣中的CO2和CO濃度的瞬時(shí)變化，進(jìn)而計(jì)算出湍流運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的氣體交換速率。EC方法能夠提供高時(shí)空分辨率的觀測(cè)數(shù)據(jù)，是研究城市尺度碳循環(huán)和評(píng)估減排措施效果的重要工具。
2020年，COVID-19疫情的爆發(fā)和隨之而來(lái)的封鎖措施為研究人類活動(dòng)限制對(duì)城市碳排放影響提供了一個(gè)自然實(shí)驗(yàn)場(chǎng)。封鎖期間，交通量驟減、工業(yè)生產(chǎn)受限、商業(yè)活動(dòng)減少，這些變化為我們提供了一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì)來(lái)觀察和量化在沒(méi)有人類日?；顒?dòng)干擾下，城市碳排放的動(dòng)態(tài)變化。
本研究選取了美國(guó)中西部城市印第安納波利斯的一個(gè)街區(qū)作為研究對(duì)象，利用EC技術(shù)對(duì)該區(qū)域在疫情封鎖期間的CO2排放進(jìn)行了連續(xù)監(jiān)測(cè)。通過(guò)對(duì)封鎖前后的CO2排放數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，旨在揭示疫情期間人類活動(dòng)減少對(duì)城市碳足跡的具體影響，并探討在極端情況下城市碳排放的響應(yīng)機(jī)制。
研究?jī)?nèi)容和方法
監(jiān)測(cè)站點(diǎn)選擇及儀器部署
研究選定了位于印第安納波利斯市的AmeriFlux站點(diǎn)US-INg作為監(jiān)測(cè)點(diǎn)。該站點(diǎn)位于一個(gè)中等規(guī)模城市中，緊鄰高速公路，周圍環(huán)繞著郊區(qū)居民區(qū)，為研究提供了理想的城市環(huán)境樣本。在41米高的塔上安裝了EC儀器，包括開(kāi)放式路徑的CO2/H2O通量傳感器和聲納風(fēng)速儀，以監(jiān)測(cè)特定區(qū)域的CO2和CO2通量。
US-INg測(cè)量站點(diǎn)位置及其在白天和夜間不同風(fēng)向下的渦動(dòng)協(xié)方差測(cè)量足跡模型
Picarro儀器的高精度測(cè)量
本研究中，Picarro G2401溫室氣體分析儀被用于測(cè)量空氣中的CO2和CO的摩爾分?jǐn)?shù)。該儀器在塔的底部使用采樣管從21米和58米的高度采集空氣樣本，并根據(jù)WMO X2007和X2014A標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行校準(zhǔn)。Picarro儀器以其高精度和穩(wěn)定性，為研究提供了連續(xù)、實(shí)時(shí)的CO2和CO濃度數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)處理與通量計(jì)算
所采集的摩爾分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)以2秒的時(shí)間分辨率收集，并報(bào)告為每小時(shí)的平均值。研究團(tuán)隊(duì)計(jì)算了30分鐘平均通量，并采用了塊平均去趨勢(shì)和雙向旋轉(zhuǎn)校正方法來(lái)提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性。
對(duì)收集到的EC數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制，移除了由于儀器故障、低湍流強(qiáng)度或極端通量值等造成的不合理數(shù)據(jù)點(diǎn)。此外，還應(yīng)用了Webb-Pearman-Leuning密度校正方法和Vickers-Mahrt去噪技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)的可靠性。
研究采用了Fick擴(kuò)散定律的模擬，結(jié)合CO2摩爾分?jǐn)?shù)垂直梯度和測(cè)量的總湍流通量，計(jì)算了每小時(shí)的渦擴(kuò)散率。利用CO的垂直梯度和渦擴(kuò)散率來(lái)估算CO的湍流通量，進(jìn)而通過(guò)已知的RCO值來(lái)估算CO2ff的湍流通量和存儲(chǔ)量。
?Hestia模型的結(jié)合使用
為了驗(yàn)證和比較EC監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊(duì)將通量數(shù)據(jù)與Hestia清單模型的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。Hestia模型是一個(gè)高分辨率的碳排放清單工具，與EC數(shù)據(jù)結(jié)合使用，為評(píng)估COVID-19封鎖措施對(duì)城市碳排放的影響提供了雙重驗(yàn)證。
通過(guò)這些詳細(xì)的方法，研究團(tuán)隊(duì)能夠精確地量化并評(píng)估COVID-19封鎖措施對(duì)印第安納波利斯市特定區(qū)域CO2排放的影響，并為理解人類活動(dòng)對(duì)城市碳循環(huán)的影響提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持。
研究結(jié)果
總體CO2排放量的變化趨勢(shì)
在COVID-19封鎖期間，印第安納波利斯市的CO2排放量經(jīng)歷了顯著變化。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)EC方法監(jiān)測(cè)到的化石燃料CO2排放量(CO2ff)在封鎖期間的平均每個(gè)工作日相較于封鎖前下降了51.5%，具體數(shù)值從封鎖前的21.7 mmol m?2?s?1下降到封鎖期間的10.5 mmol m?2?s?1。研究進(jìn)一步細(xì)分了東扇區(qū)和西扇區(qū)的CO2排放情況。東扇區(qū)，受高速公路影響較大，CO2ff排放量平均下降了11.2 mmol m?2?s?1。西扇區(qū)，主要是郊區(qū)居民區(qū)，CO2ff排放量的減少幅度較小，為2.2 mmol m?2?s?1。
印第安納波利斯市東扇區(qū)和西扇區(qū)封鎖前后每小時(shí)CO2ff排放量的平均值比較
CO2排放日變化周期的分析
研究分析了CO2ff排放的日變化周期，并與Hestia清單模型的估算結(jié)果進(jìn)行了比較。在東扇區(qū)，EC測(cè)量結(jié)果顯示與Hestia模型的估算結(jié)果具有較高的一致性，尤其是在封鎖期間，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了r = 0.59，表明兩者之間存在顯著的相關(guān)性。西扇區(qū)的相關(guān)性則不明顯，封鎖前的相關(guān)系數(shù)為r = 0.29，封鎖期間為r = -0.10。
印第安納波利斯市東西扇區(qū)Hestia模型估算的封鎖期間與封鎖前CO2ff日變化周期對(duì)比圖
Hestia模型預(yù)測(cè)與EC測(cè)量結(jié)果的一致性深入對(duì)比
研究的一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是Hestia模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與EC測(cè)量數(shù)據(jù)在東扇區(qū)的CO2ff排放量減少幅度上非常接近。Hestia模型估算的下降幅度為56%±7%，與EC測(cè)量的51.5%結(jié)果相吻合。這種一致性表明兩種方法都能有效地捕捉到封鎖措施對(duì)CO2排放的影響，增強(qiáng)了研究結(jié)果的可信度。
除了化石燃料源的CO2排放外，研究還考慮了生物源CO2排放的變化。在西扇區(qū)，封鎖期間的生物源CO2排放量有所下降，這可能與春季氣溫升高導(dǎo)致植物光合作用增強(qiáng)有關(guān)。
總結(jié)
本研究通過(guò)渦動(dòng)協(xié)方差(EC)技術(shù)和Hestia清單模型，深入分析了COVID-19封鎖措施對(duì)印第安納波利斯市特定區(qū)域CO2排放的影響。結(jié)果顯示，封鎖期間高速公路區(qū)域的CO2排放量顯著下降，而郊區(qū)居民區(qū)的排放變化較小。EC技術(shù)與Hestia模型的一致性驗(yàn)證了研究結(jié)果的可靠性，表明封鎖措施有效減少了化石燃料的CO2排放。這些發(fā)現(xiàn)為城市規(guī)劃和溫室氣體減排策略提供了科學(xué)依據(jù)，強(qiáng)調(diào)了在緊急情況下采取行動(dòng)減少溫室氣體排放的重要性。未來(lái)研究應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化RCO值的確定方法，提高對(duì)城市碳循環(huán)的理解和監(jiān)測(cè)能力。
