【摘 要】
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大气CO2浓度的变化主要受源汇和大气传输过程影响,因此城市地区的浓度观测包含区域人为源排放的重要信息.为明晰2020年新冠疫情对CO2浓度及人为源排放量的影响,本研究以南昌市大气CO2为研究对象,结合先验排放清单和高精度大气传输模型,对南昌市2020年1月24日至4月30日的小时CO2浓度进行了观测和模拟.基于当地管控政策把研究时段分为两段:一级管控期间(1月24日至3月11日)和二、三级控期间(3月12日至4月30日),并对排放源等主要影响因子进行了量化分析.研究发现:模型能够模拟CO2浓度的小时变化特
【机 构】
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南京林业大学 生物与环境学院,南京,210018;江西省生态气象中心,南昌,330096
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大气CO2浓度的变化主要受源汇和大气传输过程影响,因此城市地区的浓度观测包含区域人为源排放的重要信息.为明晰2020年新冠疫情对CO2浓度及人为源排放量的影响,本研究以南昌市大气CO2为研究对象,结合先验排放清单和高精度大气传输模型,对南昌市2020年1月24日至4月30日的小时CO2浓度进行了观测和模拟.基于当地管控政策把研究时段分为两段:一级管控期间(1月24日至3月11日)和二、三级控期间(3月12日至4月30日),并对排放源等主要影响因子进行了量化分析.研究发现:模型能够模拟CO2浓度的小时变化特征,然而由于模型没有考虑排放源的高度信息,尤其是城市中的发电站烟囱等强点源,将对夜晚浓度高估,而正午(12:00—18:00)则无影响.一级管控期间正午CO2浓度(干燥空气中CO2的摩尔分数)观测值和模拟值分别为433.63×10-6和438.22×10-6,其中模拟的人为源浓度贡献值高于观测值约21.9％;而二、三级控期间的观测值和模拟值分别为432.06×10-6和432.24×10-6,其模拟一致性高.浓度对比结果表明所使用的先验排放清单能代表二、三级管控期间人为CO2的排放量,而一级管控期间的排放量则偏高约21.9％,显示出调控措施明显降低了南昌市人为CO2的总排放量.整个时间段植被NEE的平均CO2浓度贡献都小于2×10-6,表明人为源相较于NEE是导致CO2浓度差异的主要因素.二、三级管控期间的边界层相比一级管控期间升高,减少了人为CO2排放量导致的浓度增加幅度,抵消了背景值浓度升高的影响,是两个时间段的浓度观测值接近的主要因素.本研究结果可为城市尺度的温室气体反演提供科学支撑和方法参考.
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