湖泊在全球碳循环中发挥着关键作用,但水产养殖以及“退养还湖”生态恢复措施对湖泊碳源汇特征的影响尚不明确。本研究基于涡度相关法,对东太湖水产养殖区在2018年养殖阶段和2019—2020年生态恢复阶段的CO_(2)通量进行连续观测,以明确...湖泊在全球碳循环中发挥着关键作用,但水产养殖以及“退养还湖”生态恢复措施对湖泊碳源汇特征的影响尚不明确。本研究基于涡度相关法,对东太湖水产养殖区在2018年养殖阶段和2019—2020年生态恢复阶段的CO_(2)通量进行连续观测,以明确退养还湖对湖泊CO_(2)通量的影响及其驱动因素。结果表明:无论在养殖阶段还是生态恢复阶段,该湖区CO_(2)通量的季节变化均表现出生长季(5—10月)吸收CO_(2),非生长季(12月—次年3月)CO_(2)通量接近于零的特征。在生长季,CO_(2)通量还存在日间吸收、夜间排放的日变化动态,并且退养还湖后日间CO_(2)吸收通量显著增加,而夜间CO_(2)排放通量小幅增强。退养还湖后,外源有机碳输入减少,水生植物群落由沉水植物向浮叶植物转变,这显著提升了东太湖的CO_(2)吸收能力,生长季CO_(2)吸收量从2018年水产养殖阶段的182.03 g CO_(2)·m^(-2)提高至生态恢复阶段2019和2020年的384.17和629.19 g CO_(2)·m^(-2)。湖泊CO_(2)通量日变化动态受太阳辐射控制,并且退养还湖后水生植物光能利用效率和光合作用能力均提高。在日尺度上,养殖阶段湖泊CO_(2)通量受温度、太阳辐射和风速调控,退养还湖后风速对CO_(2)通量变化的影响不再显著,日间CO_(2)吸收对温度变化的敏感性Q_(10)由2018年的2.44增加至2019年的3.16和2020年的3.03;而夜间CO_(2)排放对温度变化的敏感性Q_(10)则由2018年的10.20降低至2019年的1.17和2020年的5.14。在月尺度上,养殖阶段,总氮浓度是湖泊CO_(2)通量的主控因子,归一化植被指数(NDVI)是湖泊日间CO_(2)通量的主控因子;退养还湖后,太阳辐射、温度成为湖泊CO_(2)通量的主控因子,并且湖泊日间CO_(2)通量对NDVI变化响应的敏感性增加。展开更多
工业园区是中国新型制造业和智能产业的关键枢纽,也是大气污染物的重要排放源.由于工业园区独特的时空特征,园区内的大气污染物通常被局限于热动力湍流强烈且水平非均一的近地面常通量层内,而非传统的用于评估大气环境容量的大气边界层...工业园区是中国新型制造业和智能产业的关键枢纽,也是大气污染物的重要排放源.由于工业园区独特的时空特征,园区内的大气污染物通常被局限于热动力湍流强烈且水平非均一的近地面常通量层内,而非传统的用于评估大气环境容量的大气边界层内.本研究基于临界理查森数和湍流混合长理论,推导出适用于工业园区空间范围(1~10 km)的近地面大气常通量层高度的理论公式,再将该公式应用于计算工业园区尺度实时大气环境容量,再结合园区内大气污染物浓度监测数据,最终求得大气污染物实时排放量,从而实现了一种可以实时计算工业园区排放强度的算法EMAC(Emission model based on the near-ground atmospheric environmental capacity).本文进一步使用中国东部某工业园区2023年1—5月的监测站点数据,以及2008年、2010年MIX-Asia排放清单数据与2015年、2017年MIXv2排放清单数据,对EMAC的结果进行了多手段验证.此外,还将验证结果与传统的高斯型大气扩散模型结果进行了比较.结果表明:(1)引入基于临界理查森数得到的近地面常通量层高度计算工业园区时空尺度下大气环境容量,模拟得到的排放估计与使用传统基于物料平衡法和基于高斯型烟羽模拟的计算结果比较吻合,这证明了使用近地面常通量层作为工业园区局地大气环境容量的垂直指标的合理性;(2)EMAC的排放估计准确性和稳定性显著受到观测的污染物浓度和监测站的空间分布的影响,这可能与建筑区近地面气象场的水平非均一性特征有关.因此,采用密集网格化布置的站点布点方案,可以进一步提高模型计算的准确性和稳定性.展开更多
文摘湖泊在全球碳循环中发挥着关键作用,但水产养殖以及“退养还湖”生态恢复措施对湖泊碳源汇特征的影响尚不明确。本研究基于涡度相关法,对东太湖水产养殖区在2018年养殖阶段和2019—2020年生态恢复阶段的CO_(2)通量进行连续观测,以明确退养还湖对湖泊CO_(2)通量的影响及其驱动因素。结果表明:无论在养殖阶段还是生态恢复阶段,该湖区CO_(2)通量的季节变化均表现出生长季(5—10月)吸收CO_(2),非生长季(12月—次年3月)CO_(2)通量接近于零的特征。在生长季,CO_(2)通量还存在日间吸收、夜间排放的日变化动态,并且退养还湖后日间CO_(2)吸收通量显著增加,而夜间CO_(2)排放通量小幅增强。退养还湖后,外源有机碳输入减少,水生植物群落由沉水植物向浮叶植物转变,这显著提升了东太湖的CO_(2)吸收能力,生长季CO_(2)吸收量从2018年水产养殖阶段的182.03 g CO_(2)·m^(-2)提高至生态恢复阶段2019和2020年的384.17和629.19 g CO_(2)·m^(-2)。湖泊CO_(2)通量日变化动态受太阳辐射控制,并且退养还湖后水生植物光能利用效率和光合作用能力均提高。在日尺度上,养殖阶段湖泊CO_(2)通量受温度、太阳辐射和风速调控,退养还湖后风速对CO_(2)通量变化的影响不再显著,日间CO_(2)吸收对温度变化的敏感性Q_(10)由2018年的2.44增加至2019年的3.16和2020年的3.03;而夜间CO_(2)排放对温度变化的敏感性Q_(10)则由2018年的10.20降低至2019年的1.17和2020年的5.14。在月尺度上,养殖阶段,总氮浓度是湖泊CO_(2)通量的主控因子,归一化植被指数(NDVI)是湖泊日间CO_(2)通量的主控因子;退养还湖后,太阳辐射、温度成为湖泊CO_(2)通量的主控因子,并且湖泊日间CO_(2)通量对NDVI变化响应的敏感性增加。
文摘工业园区是中国新型制造业和智能产业的关键枢纽,也是大气污染物的重要排放源.由于工业园区独特的时空特征,园区内的大气污染物通常被局限于热动力湍流强烈且水平非均一的近地面常通量层内,而非传统的用于评估大气环境容量的大气边界层内.本研究基于临界理查森数和湍流混合长理论,推导出适用于工业园区空间范围(1~10 km)的近地面大气常通量层高度的理论公式,再将该公式应用于计算工业园区尺度实时大气环境容量,再结合园区内大气污染物浓度监测数据,最终求得大气污染物实时排放量,从而实现了一种可以实时计算工业园区排放强度的算法EMAC(Emission model based on the near-ground atmospheric environmental capacity).本文进一步使用中国东部某工业园区2023年1—5月的监测站点数据,以及2008年、2010年MIX-Asia排放清单数据与2015年、2017年MIXv2排放清单数据,对EMAC的结果进行了多手段验证.此外,还将验证结果与传统的高斯型大气扩散模型结果进行了比较.结果表明:(1)引入基于临界理查森数得到的近地面常通量层高度计算工业园区时空尺度下大气环境容量,模拟得到的排放估计与使用传统基于物料平衡法和基于高斯型烟羽模拟的计算结果比较吻合,这证明了使用近地面常通量层作为工业园区局地大气环境容量的垂直指标的合理性;(2)EMAC的排放估计准确性和稳定性显著受到观测的污染物浓度和监测站的空间分布的影响,这可能与建筑区近地面气象场的水平非均一性特征有关.因此,采用密集网格化布置的站点布点方案,可以进一步提高模型计算的准确性和稳定性.
