珠江三角洲地区大气CO<sub>2</sub>浓度特征及地面风的作用

麦博儒; 邓雪娇; 刘霞; 邹宇; 邓涛

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2023.002

珠江三角洲地区大气CO₂浓度特征及地面风的作用

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.002

麦博儒^{1, 2, ,},
邓雪娇¹,
刘霞³,
邹宇¹,
邓涛¹

1.
中国气象局广州热带海洋气象研究所，广东广州 510641
2.
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室，江苏南京 210044
3.
广州市气象台，广东广州 511430

基金项目:

广东省基础与应用基础研究基金 2022A1515010718

广东省基础与应用基础研究基金 2021A1515011494

泛珠三角科技创新开放基金 FZSJ202113

国家重点研发计划项目 2019YFC0214605

广东省气象局科学技术研究项目 GRMC2018M01

详细信息

通讯作者:
麦博儒，男，海南省人，副研究员，博士，从事区域温室气体的监测和数值评估。E-mail：mbr4@163.com

中图分类号: X16
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出版历程
- 收稿日期: 2021-11-04
- 修回日期: 2022-09-19
- 刊出日期: 2023-02-20

CHARACTERISTICS OF ATMOSPHERIC CO₂ CONCENTRATION AND THEIR CORRELATIONS WITH SURFACE WIND IN THE PEARL RIVER DELTA

MAI Boru^{1, 2
, ,},
DENG Xuejiao¹,
LIU Xia³,
ZOU Yu¹,
DENG Tao¹

1.
Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology, CMA, Guangzhou 510641, China
2.
Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China
3.
Guangzhou Meteorological Observatory, Guangzhou 511430, China

摘要

摘要: 利用光腔衰荡光谱(CRDS)技术在线观测了广州番禺大气成分站(GPACS)的大气CO₂浓度特征，分析了地面风对CO₂的作用。结果表明：(1) 大气CO₂在珠江三角洲地区存在明显的地域不均匀特征，2014—2016年期间GPACS的年均本底浓度比全球背景地区平均增加了22.5×10-6(22.5 ppm)；(2) 大气CO₂浓度在春季最高，冬、秋季次之，夏季最低，年均值为426.64±15.76 ppm；(3) CO₂的日变化为双峰结构，峰值分别在05:00—07:00和21:00—22:00，谷值在13:00—15:00，表明受到了自然过程以及人为排放源的复合影响；(4) 风场显著影响CO₂的浓度分布，春、夏季CO₂浓度距平日变化与地面风速为显著负相关，秋、冬季则为显著正相关。在春、夏季，SWSW和NNE-N风向上CO₂浓度较低，在秋、冬季，SSE-S和N方向均导致CO₂浓度下降。NW和NE-ENE风向在四季中均能提升CO₂浓度，其中NW-NNW和NNE-ENE为弱的CO₂源区，分别贡献了0.42 ppm和0.32 ppm的CO₂浓度。
- 珠三角城市群 /
- 大气CO₂ /
- 浓度 /
- 地面风
Abstract: By using cavity ring-down spectroscopy (CRDS) technology, the present study measured the CO₂ mole fraction (1 × 10^-6, ppm) for the period 2014—2016 in the Guangzhou Panyu Atmospheric Composition Site (GPACS), a suburban site in the Pearl River Delta (PRD) region of China, and the correlations of CO₂ concentration with surface wind were also investigated. Results show that: (1) Atmospheric CO₂ has obvious geographical inhomogeneity in the PRD region, and the annual average value of background concentration in GPACS is 22.5 ppm higher than the value in the global background area. (2) The CO₂ concentration is the highest in spring, moderate in winter and autumn, and the lowest in summer, with the annual average value being 426.64 ± 15.76 ppm. The diurnal CO₂ shows two peaks: one peak at 05:00—07:00 and the other at 21:00—22:00 Local Standard Time, and the minimum value appears at 13: 00—15: 00. Together, these patterns indicate that the CO₂ is affected by the combined effects of anthropogenic and biogenic processes. (3) The diurnal CO₂ anomaly and wind speed show a significant negative correlation (p < 0.01) during spring and summer, but they show a significant positive correlation (p < 0.01) during autumn and winter. In spring and summer, winds from the directions of S-WSW and NNE-N result in lower CO₂ concentrations. By contrast, in autumn and winter, winds from the directions of SSE-S and N substantially lower the CO₂. Winds from the directions of NW and NE-ENE significantly increase the CO₂ concentration throughout the year, and furthermore, winds from the directions of NW-NNW, and NNE-ENE contribute 0.42 ppm and 0.32 ppm to the corresponding CO₂ concentration, which indicates that the CO₂ may have a potential source in these sectors.
- Pearl River Delta /
- atmospheric CO₂ /
- concentration /
- surface wind

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图 1 广州番禺大气成分站(GPACS)、香港京士柏站(King'park)、鹤咀站(Hok Tsui)的地理位置

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图 2 标定期间PICARRO观测的CO₂标气浓度值和标气真实值的差值分布^[22]

黑色虚线为WMO对CO₂观测的误差阈值，红色虚线为零线，表示观测的浓度与标气值相等。

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图 3 GPACS的大气CO₂浓度日变化特征

MAM、JJA、SON、DJF分别表示春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12—次年1月)，下同。

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图 4 GPACS的CO₂浓度在干、湿季的分布特征及其与同时期瓦里关(WLG)全球背景站的比较

WLG的CO₂为连续在线观测数据，其来源于世界温室气体数据中心(WDCGG，https://gaw.kishou.go.jp/)。

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图 5 GPACS的CO₂本底浓度季节特征及其与全球/区域背景站的比较

临安背景站(Lin'an，海拔138.6 m)的CO₂本底浓度为连续在线观测。瓦里关站(WLG，海拔3 816 m)、冒纳罗亚(MLO，海拔3 397 m)的CO₂本底浓度为瓶采样观测，两站的数据均来源于世界温室气体数据中心(WDCGG，https://gaw.kishou.go.jp/)。

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图 6 GPACS大气CO₂浓度的季节(a)和频率(b)分布

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图 7 2016年GPACS的人为CO₂排放源逐月分布

数据来源于MICS-Asial(东亚模式比较计划数据库, http://www.meicmodel.org/about.html)。

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图 8 观测期间GPACS与香港京士柏站(King'park)、鹤咀站(Hok Tsui)的日均CO₂浓度分布

King'park、Hok Tsui的CO₂浓度数据来源于数据来源于世界温室气体数据中心(WDCGG，https://gaw.kishou.go.jp/)。

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图 9 2010年GPACS (a)、King's Park (b)以及Hok Tsui (c)的逐月人为CO₂排放源分布

数据来源于MICS-Asia。

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图 10 不同风向上大气CO₂距平浓度(ppm)的季节分布

黑色实线为主导风向，色标表示CO₂的浓度并叠加上了风速U(m/s)和风向。

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图 11 不同季节各风向对GPACS的CO₂浓度贡献

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图 12 CO₂浓度距平与风速(a~d)、风向频率(e~h)的日变化

误差线表示标准差。

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