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)有溫室氣體觀測方法包括遙感衛(wèi)星的柱濃度測量、大氣本底濃度測量、城市高塔大氣濃度測量、渦度相關(guān)通量觀測、近地面大氣廓線測量、土壤溫室氣體通量測量、地基傅里葉變換光譜法遙測等。對于更高時(shí)空分辨率的地表測量需求,如近地表溫室氣體泄漏監(jiān)測、特定區(qū)域溫室氣體排放強(qiáng)度評估、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量,結(jié)合使用高塔和無人機(jī)觀測,可以對區(qū)域尺度的溫室氣體排放進(jìn)行評估。其中,由于無人機(jī)溫室氣體觀測具有機(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)高塔觀測數(shù)據(jù)的有益補(bǔ)充。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),研究垃圾填埋場的CH4排放。
N2O: 0.20ppb@330ppb(5s數(shù)據(jù)平均)
LI-7825精度
應(yīng)用案例
A Pilot Experiment
使用機(jī)載高精度CH4、CO2溫室氣體測量平臺,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級為宜,避免在陰天、雨天等不利氣象條件下開展監(jiān)測。
采用基于控制體積的質(zhì)量守恒法對園區(qū)開展走航式測量,此方法也稱為自上而下排放強(qiáng)度反演算法(Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA)。根據(jù)對園區(qū)不同高度監(jiān)測斷面的測量數(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溫室氣體測量平臺
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,測量垂直大氣方向上CH4和CO2濃度。另外,飛行過程中會同步采集風(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)均值濾波方法對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢驗(yàn),對大于5倍測量數(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)測量架次,如果異常數(shù)據(jù)超過30%,標(biāo)記為無效測量,需要重新補(bǔ)測。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
Results
背景樣地大氣廓線
實(shí)驗(yàn)結(jié)論
Conclusions
使用機(jī)載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺,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.