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基于WRF-STILT模式的长三角大气CO_(2)排放反演
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作者 杨樱 马心怡 +6 位作者 黄文晶 胡诚 胡凝 张弥 曹畅 柳艺博 肖薇 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3622-3633,共12页
准确估算区域尺度特别是大城市群的CO_(2)排放对温室气体减排工作至关重要,利用WRF-STILT模式结合三种先验人为CO_(2)排放清单(EDGAR v6.0、EDGAR v6.0与GCG v1.0相结合的改进清单、ODIAC清单)模拟2018年冬季长三角地区大气CO_(2)浓度,... 准确估算区域尺度特别是大城市群的CO_(2)排放对温室气体减排工作至关重要,利用WRF-STILT模式结合三种先验人为CO_(2)排放清单(EDGAR v6.0、EDGAR v6.0与GCG v1.0相结合的改进清单、ODIAC清单)模拟2018年冬季长三角地区大气CO_(2)浓度,并以安徽全椒70m高塔的大气CO_(2)浓度观测数据作为参考值,通过比例因子贝叶斯反演的方法对模拟结果进行优化,实现了长三角区域人为CO_(2)排放通量的估算.结果表明:WRF-STILT模式模拟的CO_(2)浓度能够较好地显示长三角的CO_(2)排放特征.冬季,改进清单模拟的CO_(2)浓度值较仅使用EDGAR v6.0模拟的CO_(2)浓度值更接近于观测值;基于EDGAR清单和改进清单估算的后验CO_(2)排放通量分别为(0.199±0.005)和(0.200±0.007)mg/(m^(2)·s),相较于这两个清单的先验CO_(2)排放通量,后验排放通量分别下降了0.02和0.01mg/(m^(2)·s),比例因子贝叶斯反演法对基于EDGAR清单先验排放的优化幅度较大,用改进清单计算长三角CO_(2)排放总量时电力与工业排放是不确定性的最大来源;夜晚边界层高度较低,模型在模拟时将边界层外的排放计算进来导致模拟值的高估.在未来进行模拟时首先应确保WRF模型模拟的夜晚小时边界层高度是准确的,其次排放清单产品在制作过程中还应考虑垂直方向上不同排放源的高度信息. 展开更多
关键词 温室气体 wrf-stilt模式 长三角区域 CO_(2)
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基于WRF-STILT模型的成渝地区人为碳排放量反演
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作者 谢凤 夏志业 +3 位作者 卢晓宁 卞玉霞 吴小娟 祝全有 《成都信息工程大学学报》 2025年第5期739-744,共6页
城市尺度进行准确的人为碳排放估算,是制定节能减排政策和实现“双碳”目标的关键。成渝经济圈拥有大的人口密度、坚实的产业基础、出色的创新能力、广大的市场空间及高程度的开放性。为估算成渝地区的人为碳排放量,利用2020年5-8月Carb... 城市尺度进行准确的人为碳排放估算,是制定节能减排政策和实现“双碳”目标的关键。成渝经济圈拥有大的人口密度、坚实的产业基础、出色的创新能力、广大的市场空间及高程度的开放性。为估算成渝地区的人为碳排放量,利用2020年5-8月Carbon Tracker全球大气CO_(2)模型估算的CO_(2)浓度数据,结合该数据与WRF-STILT模型及GRACED全球格网化日人为CO_(2)排放数据集,采用“自上而下”的贝叶斯比例因子法限制人为CO_(2)排放通量,并与MEIC中国多尺度排放清单模型同时期CO_(2)通量数据比较。结果表明,限制后的GRACED与MEIC排放数据的误差从0.0317 mg/(m^(2)·s^(-1))降到0.0193 mg/(m^(2)·s^(-1))。总的来说,2020年成渝地区夏季人为排放总量呈先上升后下降再上升的趋势,工业排放与电力行业排放随着时间有明显的波动,而民用、地面交通及航运排放较稳定。就成渝地区人为碳排放而言,电力行业与工业排放是人为碳排放的两个主要来源。 展开更多
关键词 wrf-stilt 成渝地区 CO_(2)排放 CO_(2)浓度 贝叶斯反演
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基于WRF-STILT模型对高塔CO_2浓度的模拟研究 被引量:4
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作者 胡诚 张弥 +5 位作者 肖薇 王咏薇 王伟 Tim Griffis 刘寿东 李旭辉 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2017年第7期2424-2437,共14页
利用下垫面均一的美国最大农业种植区已有高塔CO_2浓度观测资料,结合EDGAR的13种不同类型人为化石源CO_2通量和Carbon Tracker的植被NEE数据,评估了WRF-STILT拉格朗日大气传输模型的模拟能力.结果表明,WRF-STILT模型能够很好地模拟出高... 利用下垫面均一的美国最大农业种植区已有高塔CO_2浓度观测资料,结合EDGAR的13种不同类型人为化石源CO_2通量和Carbon Tracker的植被NEE数据,评估了WRF-STILT拉格朗日大气传输模型的模拟能力.结果表明,WRF-STILT模型能够很好地模拟出高塔100m处观测到的CO_2浓度强季节和日变化特征,全年模拟的大气CO_2浓度的均方根误差为10.6×10^(-6),相关系数为0.44(n=7784,P<0.001);生长季(6~9月)观测和模拟的浓度增加值线性拟合斜率为1.08(R=0.52,P<0.001),说明一致性高;截距为7.26×10^(-6)则反映了使用人为化石燃烧的CO_2通量的高估或者植被NEE的低估.2008年全年高塔观测到的CO_2浓度增加值为4.83×10^(-6),小于模拟得到化石燃烧贡献的增加量6.61×10^(-6)与植被NEE的贡献值3.23×10^(-6)之和.其中原油生产和提炼以及能源工业分别贡献了化石燃料燃烧总量的2.55×10^(-6)(38.6%)和1.43×10^(-6)(21.6%).而对生长季观测到的强CO_2浓度日变化特征模拟结果显示,其模拟的平均日振幅为24.30×10^(-6);生物质燃烧产生的CO_2浓度贡献值为0.06×10^(-6),相对于植被NEE和化石源的贡献,可以被忽略.该方法可为将来应用高塔衡量气体浓度观测来反演中国区域尺度的温室气体通量提供参考. 展开更多
关键词 wrf-stilt模型 高塔CO2 浓度模拟 涡度相关 区域尺度 美国玉米带
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杭州市高温热浪时期大气CO_(2)浓度变化特征及解析
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作者 杨钟昊 肖薇 +6 位作者 朱梦晶 胡诚 胡凝 杨樱 黄文晶 单萌 李旭辉 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3634-3643,共10页
为明晰高温热浪时期城市大气CO_(2)浓度的变化特征及原因,基于WRF-STILT大气传输模型、EDGAR人为源排放清单和高精度激光光谱分析仪的观测数据结合贝叶斯优化反演算法对长三角典型城市——杭州大气CO_(2)进行研究.结果表明,高温热浪对大... 为明晰高温热浪时期城市大气CO_(2)浓度的变化特征及原因,基于WRF-STILT大气传输模型、EDGAR人为源排放清单和高精度激光光谱分析仪的观测数据结合贝叶斯优化反演算法对长三角典型城市——杭州大气CO_(2)进行研究.结果表明,高温热浪对大气CO_(2)浓度产生显著影响:高温热浪期间的日间大气CO_(2)浓度低于非高温热浪时期,而夜间的CO_(2)浓度高于非高温热浪时期;观测站点的空间代表性和CO_(2)排放变化是影响杭州市大气CO_(2)浓度的主要原因;高温热浪使得大气CO_(2)浓度观测站点空间代表性产生显著差异:高温热浪使得局地排放占80.5%,而非高温热浪时期仅占51.6%,高温热浪时期空间代表范围较小;高温热浪时期不同人为源部门的CO_(2)排放表现出显著差异:制造业部门,能源部门和炼油转化部门CO_(2)排放水平在高温热浪时提高,运输部门在高温热浪期间的CO_(2)排放水平则有所降低. 展开更多
关键词 高温热浪 wrf-stilt模型 CO_(2)排放 空间代表性 杭州市
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南京市大气CO_2浓度模拟及源贡献研究 被引量:6
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作者 胡诚 刘寿东 +7 位作者 曹畅 徐敬争 曹正达 李文倩 徐家平 张弥 肖薇 李旭辉 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期3862-3875,共14页
定量研究城市区域人为CO_2通量对于控制温室气体排放具有重要意义,而基于大气CO_2浓度观测与大气传输模型方法反演区域尺度的CO_2通量是未来的一个重要发展方向,其中模型对大气CO_2浓度的模拟则是能否成功反演CO_2通量的重要基础,然而... 定量研究城市区域人为CO_2通量对于控制温室气体排放具有重要意义,而基于大气CO_2浓度观测与大气传输模型方法反演区域尺度的CO_2通量是未来的一个重要发展方向,其中模型对大气CO_2浓度的模拟则是能否成功反演CO_2通量的重要基础,然而我国还未有针对城市区域CO_2浓度的长时间(>1年)模拟.本研究基于高空间分辨率的人为源CO_2资料与拉格朗日大气传输模型(WRF-STILT),对南京市郊区34 m观测高度处2014年大气CO_2浓度进行模拟,并就模型模拟结果的主要影响因素和源贡献组成进行了分析,研究得出以下结论:(1)WRF-STILT模型能较好模拟出4个季节观测到的高CO_2浓度及有季节差异性的日变化特征.(2)观测CO_2浓度的足迹贡献源区(footprint)的季节变化在盛行风向影响下差异巨大,CO_2浓度增加值在前1 d的主要贡献占据总浓度贡献的90%,表明该34 m高度观测点可代表长三角区域的CO_2排放量的影响,而安徽东部和江苏中南部对其影响更大;(3)相对于排放源的日变化,边界层高度等气象因素的差异是引起CO_2强日变化的主要因素,这也是模拟的各季度浓度增加值差异的原因,其中秋季(34.97μmol·mol-1)>冬季(30.07μmol·mol-1)>夏季(27.28μmol·mol-1)>春季(23.36μmol·mol-1);(4)浓度的主要贡献来源分别为石油生产(41%)和能源工业(26%),这和长三角区域的人为源CO_2排放通量差异巨大(石油生产:3%,能源工业:35%). 展开更多
关键词 人为化石燃料 wrf-stilt模型 足迹权重 长三角
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通量及其不确定性对农业区高塔CO_2浓度模拟的影响 被引量:3
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作者 胡诚 张弥 +5 位作者 肖薇 王咏薇 王伟 Tim Griffis 刘寿东 李旭辉 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2017年第8期469-480,共12页
利用WRF-STILT模型模拟玉米种植区生长季(6-9月)小时CO_2浓度,并基于美国最大农业种植区‘玉米带’100m高塔CO_2浓度观测数据,对WRF-STILT模型的模拟能力及CO_2通量的不确定性对模拟结果的影响进行分析。结果表明:(1)WRF-STILT能够模拟... 利用WRF-STILT模型模拟玉米种植区生长季(6-9月)小时CO_2浓度,并基于美国最大农业种植区‘玉米带’100m高塔CO_2浓度观测数据,对WRF-STILT模型的模拟能力及CO_2通量的不确定性对模拟结果的影响进行分析。结果表明:(1)WRF-STILT能够模拟高塔观测的CO_2浓度日变化特征,模拟值与观测值的均方根误差为13.70mmol×mol^(-1),模拟结果偏高7.26mmol×mol^(-1)。(2)EDGAR和Carbon Tracker两种典型化石燃料的CO_2通量,其区域平均值相差<6%,但两者对CO_2浓度增加值的模拟结果相差约10%;(3)CO_2通量空间分辨率的差异会导致模拟结果产生偏差,使用区域边长为1o的EDGAR化石燃料CO_2通量模拟的浓度贡献值仅为0.1o的0.4倍,且空间分辨率越低,模拟误差越大;(4)白天和夜晚Carbon Tracker模拟的植被生态系统净交换数据是高塔涡度相关方法观测结果的2.26和1.56倍,下垫面分类的误差以及相应的通量模拟误差使模拟的CO_2浓度贡献出现12mmol×mol^(-1)的差异,这是模拟结果偏高7.26mmol×mol^(-1)的潜在误差来源。研究认为,WRF-STILT模型和高空间及时间分辨率的CO_2通量能够较好模拟出农业区生长季的CO_2强日变化特征,CO_2通量的误差是模拟结果误差的主要来源,研究结果表明该方法具有评估和优化通量的巨大潜力。 展开更多
关键词 wrf-stilt模型 涡度相关 化石燃料 通量不确定性
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利用大气二氧化碳和羰基硫浓度评估陆地生态系统模型碳通量模拟的不确定性 被引量:1
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作者 何维 江飞 居为民 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第13期4371-4382,共12页
生态系统模型是模拟全球陆地生态系统碳循环的重要工具,但是其在全球不同区域的模拟存在很大的不确定性。如何评估陆地生态系统模型的不确定性是一项重要的研究。以北美地区为例,利用8个高塔观测站点同步获取的大气CO2和羰基硫(OCS)浓... 生态系统模型是模拟全球陆地生态系统碳循环的重要工具,但是其在全球不同区域的模拟存在很大的不确定性。如何评估陆地生态系统模型的不确定性是一项重要的研究。以北美地区为例,利用8个高塔观测站点同步获取的大气CO2和羰基硫(OCS)浓度数据,结合WRF-STILT大气粒子扩散模型,评估了CASA-GFED3、SiB3和SiBCASA三种陆地生态系统模型模拟总初级生产力(GPP)和净生态系统CO2交换(NEE)通量的不确定性。结果表明,SiB3模型能很好地模拟北美陆地生态系统GPP和NEE的季节变化时相和幅度,在3种模型中具有最佳的模拟能力;CASA-GFED3模型模拟的NEE季节变化较为理想、但对生长季GPP的模拟存在较大的误差,SiBCASA模型在模拟冬季晚期和春季早期的NEE和GPP时表现较不理想。研究证明了大气CO2和OCS在评估陆地生态系统模型碳通量模拟的不确定性中的作用,为利用大气CO2和OCS观测数据优化计算陆地生态系统光合和呼吸碳通量提供了理论支撑。 展开更多
关键词 二氧化碳 羰基硫 生态系统模型 碳通量 wrf-stilt模型 北美
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基于不同排放清单的长三角人为CO_(2)排放模拟 被引量:7
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作者 马心怡 黄文晶 +5 位作者 胡凝 肖薇 胡诚 张弥 曹畅 赵佳玉 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期2009-2021,共13页
目前基于排放清单估算的区域和城市尺度上的人为CO_(2)排放不确定性较大.为了我国实现碳达峰和碳中和的目标,亟需对我国的区域尺度,特别是大城市群的人为CO_(2)排放进行准确估算.分别利用两种先验人为CO_(2)排放数据(EDGAR v6.0清单和ED... 目前基于排放清单估算的区域和城市尺度上的人为CO_(2)排放不确定性较大.为了我国实现碳达峰和碳中和的目标,亟需对我国的区域尺度,特别是大城市群的人为CO_(2)排放进行准确估算.分别利用两种先验人为CO_(2)排放数据(EDGAR v6.0清单和EDGAR v6.0联合GCG v1.0的改进清单)作为输入数据,采用WRF-STILT大气传输模型模拟长三角地区2017年12月至2018年2月大气CO_(2)摩尔分数,再以安徽全椒高塔观测的大气CO_(2)摩尔分数作为参考值,通过贝叶斯反演方法得到的比例因子改进了模拟结果,并实现了长三角人为CO_(2)排放通量的估算.结果表明:(1)在冬季,相对于基于EDGAR v6.0模拟的大气CO_(2)摩尔分数值而言,基于改进清单模拟的大气CO_(2)摩尔分数与观测值更为一致;(2)模拟的大气CO_(2)摩尔分数在夜间高于观测值,白天则相反,主要因为排放清单的CO_(2)排放数据不能表征人为排放的日变化特征,以及夜间大气边界层高度偏低导致模拟高估了观测站点附近排放高度较高点源的贡献;(3)EDGAR中对观测站点浓度贡献较大网格点的排放误差将会很大程度上影响浓度模拟效果,表明EDGAR在排放的空间分配上的不确定性是影响模型模拟能力的主要原因;(4)基于EDGAR和改进清单估算的2017年12月至2018年2月长三角后验人为CO_(2)排放通量约为(0.184±0.006)mg·(m^(2)·s)^(-1)和(0.183±0.007)mg·(m^(2)·s)^(-1).研究认为应选择时间与空间分辨率更高、排放分配更准确的清单作为先验排放数据,才能对区域的人为CO_(2)排放有更准确的估算. 展开更多
关键词 人为CO_(2)排放 排放清单 wrf-stilt模型 大气CO_(2)摩尔分数 长三角地区
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2020年新冠疫情前后南昌市大气CO_(2)浓度变化及影响因子分析 被引量:4
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作者 胡诚 艾昕悦 +1 位作者 侯波 夏玲君 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期40-49,共10页
大气CO_(2)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CO_(2)浓度及人为源排放量的影响,本研究以南昌市大气CO_(2)为研究对象,结合先验排放清单和高精度大气... 大气CO_(2)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CO_(2)浓度及人为源排放量的影响,本研究以南昌市大气CO_(2)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CO_(2)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CO_(2)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CO_(2)浓度(干燥空气中CO_(2)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CO_(2)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CO_(2)的总排放量.整个时间段植被NEE的平均CO_(2)浓度贡献都小于2×10^(-6),表明人为源相较于NEE是导致CO_(2)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CO_(2)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. 展开更多
关键词 wrf-stilt 拉格朗日模型 温室气体 城市区域
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Seasonal Variations of CH_4 Emissions in the Yangtze River Delta Region of China Are Driven by Agricultural Activities 被引量:5
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作者 Wenjing HUANG Timothy JGRIFFIS +2 位作者 Cheng HU Wei XIAO Xuhui LEE 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2021年第9期1537-1551,共15页
Developed regions of the world represent a major atmospheric methane(CH_4) source,but these regional emissions remain poorly constrained.The Yangtze River Delta(YRD) region of China is densely populated(about 16% of C... Developed regions of the world represent a major atmospheric methane(CH_4) source,but these regional emissions remain poorly constrained.The Yangtze River Delta(YRD) region of China is densely populated(about 16% of China's total population) and consists of large anthropogenic and natural CH_4 sources.Here,atmospheric CH_4 concentrations measured at a 70-m tall tower in the YRD are combined with a scale factor Bayesian inverse(SFBI) modeling approach to constrain seasonal variations in CH_4 emissions.Results indicate that in 2018 agricultural soils(AGS,rice production) were the main driver of seasonal variability in atmospheric CH_4 concentration.There was an underestimation of emissions from AGS in the a priori inventories(EDGAR—Emissions Database for Global Atmospheric Research v432 or v50),especially during the growing seasons.Posteriori CH_4 emissions from AGS accounted for 39%(4.58 Tg,EDGAR v432) to 47%(5.21 Tg,EDGAR v50) of the total CH_4 emissions.The posteriori natural emissions(including wetlands and water bodies) were1.21 Tg and 1.06 Tg,accounting for 10.1%(EDGAR v432) and 9.5%(EDGAR v50) of total emissions in the YRD in2018.Results show that the dominant factor for seasonal variations in atmospheric concentration in the YRD was AGS,followed by natural sources.In summer,AGS contributed 42%(EDGAR v432) to 64%(EDGAR v50) of the CH_4 concentration enhancement while natural sources only contributed about 10%(EDGAR v50) to 15%(EDGAR v432).In addition,the newer version of the EDGAR product(EDGAR v50) provided more reasonable seasonal distribution of CH_4 emissions from rice cultivation than the old version(EDGAR v432). 展开更多
关键词 CH_4 emissions wrf-stilt seasonal variations Yangtze River Delta
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