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。

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。

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。

 

• 2018年推出
  LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析儀
  LI-7815高精度CO2、H2O分析儀
• 2020年推出
  LI-7820高精度NO2、H2O分析儀
• 2023年推出
  LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析儀

• 溫室氣體測(cè)量響應(yīng)時(shí)間（T10-T90）：≤2s
• 測(cè)量精度：
  CO2:  0.04ppm@400ppm（5s數(shù)據(jù)平均）
  CH4:  0.25ppb@2000ppb（5s數(shù)據(jù)平均）

  N2O:  0.20ppb@330ppb（5s數(shù)據(jù)平均）

  LI-7825精度
  δ13C 
  1秒信號(hào)平均為 < 0.5 ‰；5分鐘信號(hào)平均為0.04 ‰
  δ18O
  5分鐘信號(hào)平均為 < 0.1 ‰@400 ppm
  δ17O
  5分鐘信號(hào)平均為 < 0.4 ‰@400 ppm

• 起飛重量：45kg
• 工作時(shí)間：>45分鐘
• 標(biāo)準(zhǔn)巡航速度：8m/s
• max巡航速度：15m/s
• 抗風(fēng)能力：max5級(jí)風(fēng)
• 使用環(huán)境：-20℃~45℃；可小雨中飛行
• 測(cè)量高度：0-2000m

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。

根據(jù)以上條件，飛行需要滿足的低度應(yīng)大于粗糙度子層（通過風(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展監(jiān)測(cè)。

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

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30%，標(biāo)記為無效測(cè)量，需要重新補(bǔ)測(cè)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

Results

實(shí)驗(yàn)結(jié)論

Conclusions

【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.