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Picarro | 揭示印度半岛碳循环之谜:高分辨率贝叶斯反演揭示二氧化碳通量

日期: 2023-07-03
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随着全球气候变化的日益严重,CO2排放已成为人们关注的焦点之一。了解CO2通量的分布和变化对于制定有效的环境保护政策具有重要意义。传统的观测方法存在着精度低、时间和空间分辨率不足等问题,如何提高观测精度成为了研究的重点。

贝叶斯反演作为一种有效的数学方法,可以通过利用已知信息对未知参数进行推断,以揭示CO2通量的分布和变化。下面这篇论文的研究成果对于深入了解CO2通量的分布和变化,制定有效的环境保护政策具有重要的现实意义和应用价值,一起来看看!

揭示印度半岛碳循环之谜:高分辨率贝叶斯反演揭示二氧化碳通量

Picarro | 揭示印度半岛碳循环之谜:高分辨率贝叶斯反演揭示二氧化碳通量

工业时代以来,二氧化碳(CO2)浓度增加了近50%,主要归因于人类活动,尤其是化石燃料的燃烧。CO2对人为辐射强迫具有重要贡献。就过去10年国家尺度CO2排放量而言,印度排名第三,占全球总量的7%。印度上空大气CO2的季节性变化主要受季风动力学导致的植被生长和运输的季节性变化所控制。然而,印度大气中CO2摩尔分数的精确测量是有限的。

基于此,在所附的文章中,来自印度的研究团队基于2017年-2010年印度半岛Thumba(8.5°N,76.9°E) ,Gadanki(13.5°N,79.2°E)和Pune(18.5°N,73.8°E)三个站点地面CO2高精度原位观测数据(Picarro G2401气体浓度分析仪)、用于反演的不同来源CO2先验通量(源自ODIAC的化石燃料排放、源自VPRM模型的大气-生物圈交换、源自GFED的野火排放、源自OTTM模型的海洋通量)、高分辨率拉格朗日粒子扩散模型FLEXPART(通过计算点、线、面或体积源释放的大量粒子的轨迹,来描述示踪物在大气中长距离、中尺度的传输、扩散、干湿沉降和辐射衰减等过程。该模式既可以通过时间的前向运算来模拟示踪物由源区向周围的扩散,也可以通过后向运算来确定对于固定站点有影响的潜在源区分布) ,通过贝叶斯模型反演了印度半岛的CO2通量。

在本研究中,Picarro G2401气体浓度分析仪用于测量Gadanki和Pune站的CO2混合比。测量间隔为2.5 s。在Gadanki站,使用外置真空泵和聚四氟乙烯管,以约400 SCCM流速,从树冠上方离地面约13米的建筑物顶部将环境空气引入Picarro分析仪。在Pune站,Picarro仪器安装在一座高层建筑顶部,使用外置真空泵和Synflex Decabon管将离地面约15米的环境空气输送至分析仪。两台仪器都定期使用NOAA的气瓶进行校准。

【结果】

Picarro | 揭示印度半岛碳循环之谜:高分辨率贝叶斯反演揭示二氧化碳通量

(a)Thumba、(b)Gadanki和(c)Pune每周测量(青色)和模拟(橙色)的CO2混合比的时间变化。

Picarro | 揭示印度半岛碳循环之谜:高分辨率贝叶斯反演揭示二氧化碳通量

(a) 先验通量,(b) 后验通量及其差异平均值。

【结论】

基于独立估计,印度半岛地区的CO2来源(3.34 TgC yr−1)比化石燃料和生态系统交换综合的来源略强。在季节尺度上,冬季、季风前、季风和季风后季节,印度半岛上空先验通量的通量修正分别为4.68、6.53、-2.28和4.41 TgC yr-1。该研究强调了使用贝叶斯法优化某个区域的地表CO2通量的重要性。强调在反演过程中需要考虑先前的通量不确定性和观测不确定性。反演实验中使用台站的CO2测量结果能够捕捉到印度半岛的足迹,有助于更好地限制反演中的通量。但也需要进行长期持续监测,以进一步降低估计通量的不确定性。

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