亚洲清洁空气中心：2022年城市碳监测案例（8页）.pdf

1、图 3|不同高度层的温室气体监测技术来源：“京津冀城市群高时空分辨率碳排放监测及应用示范”项目组京津冀地区面积 21.6 万平方公里，人口达到1.1 亿。GDP 占全国的 11%，其中钢铁产量占全国的28.4%，煤炭消费强度更是达到全球平均的 30 倍。因此京津冀区域是全球碳排放强度最大的区域之一。在科技部重点研发专项项目“京津冀城市群高时空分辨率碳排放监测及应用示范”支持下，中国科学院大气物理研究所牵头，国内 16 家单位参与，于 2018 年起逐步建立了京津冀城市群碳监测网络1。该网络首次在中国建立了国际前沿的城市群天、空、地大气CO2综合观测体系。如图 1 所示，观测体系包括 3 颗国际

2、碳卫星和 3 颗我国自主碳卫星或碳载荷、6 个高精度 CO2基准站、200 余个站点组成的高密度 CO2观测网、十余辆移动观测车、2 架大气探测飞机、大气廓线采样、CO2激光雷达扫描等，其中高精度基准站和高密度观测网开展连续观测，而飞机、观测车、激光雷达开展定期强化观测。高精度监测系统的进样口一般安装在具有较高高度的观测塔塔顶，结合高精度光腔衰荡光谱（CRDS）法 CO2分析仪配套了进样模块、除水模块以及自动标定模块，实现了无人值守站点的全自动化观测（图2）。在垂直观测方面，建立了不同高度层的温室气体垂直观测体系，综合利用梯度塔、CO2激光雷达、大气探测飞机和平流层探空气球实现了从近地面到 3

3、0km 高度的分层 CO2高精度观测技术，各项技术分别针对近地层、边界层内、对流层内的温室气体分布（图 3）。此外，针对城市群 CO2浓度变化大的特点，还研制了低成本中精度传感器，200 多个站的高密度监测网的 CO2精度为 1-5ppm（1%），揭示城市 CO2高时空变化特征和规律。以上观测数据进入大数据融合同化系统，应用贝叶斯反演（Bayesian Inversion）和局地集合卡尔曼滤波（LETKF-C）2 种方法研制了空间分辨率为1km1km、时间分辨率为 1 小时的高时空分辨率碳同化反演系统，同化反演结果与先验清单在京津冀城市尺度差异为 5-12%。同时建立的 1km 逐小时的生物圈

4、碳通量模型（VEGAS_Regional）实现了碳的水平传输、人口和动物呼吸碳排放的模拟。应用该系统可分离出新冠疫情、生物圈和天气对大气 CO2浓度的定量影响。开发网格化的碳排放清单，然后通过多源数据融合技术与同化系统模拟产生城市群高时空分辨率碳监测信息，并通过建立可视化监测与分析示范平台以及低碳评估指数体系作为应用出口。图 1|京津冀碳监测项目综合监测体系示意图来源：“京津冀城市群高时空分辨率碳排放监测及应用示范”项目组 京津冀城市群碳监测网络1图 2|京津冀碳监测项目高精度基准站外景及CO2高精度观测系统来源：“京津冀城市群高时空分辨率碳排放监测及应用示范”项目组北京边界层塔加利福尼亚州南

5、海岸盆地（SCB）地区拥有大约1630 万居民，占地面积约 17100 平方公里。SCB 在地表复杂性、气象学及其 CO2和 CH4排放的时空变异性方面具备独特的挑战。SCB 地区具备独特的地理条件：西面是太平洋，北面和东面是山脉，在特大城市洛杉矶上空观测到的中尺度环流模式在大气传输模型中具有挑战性，且盆地内复杂的地形可以形成微气象带，导致物质输送模型更加复杂。因此，需要一个具有高度空间和时间分辨率的密集监测网络来为洛杉矶温室气体通量计算提供可靠数据。洛杉矶城市群碳监测项目4是美国国家标准与技术研究所（NIST）建立的三个城市温室气体测量试验平台之一，旨在证明在城市和区域范围内温室气体测量可以

6、为碳排放提供准确的结果。洛杉矶城市群碳监测的目标是测量 SCB 的多年温室气体排放趋势，包括温室气体整体排放量以及重点部分的排放量，这些重点部门包括电力、工业、运输和农业。洛杉矶温室气体监测网络设计基于 CO 的网络受体足迹敏感性分析，使用模式模拟（WRF+STILT）初步筛选站点位置并确定站点数量。场地评估和选址流程包括以下步骤：（1）对地图和卫星图像进行目视检查，查看是否有高塔，现有开放式通讯塔等优先，高度在50-100m 左右，并评估地形和附近强温室气体排放源的潜在影响；（2）现场调查；（3）对目标区域进行移动监测；（4）在矮塔（约 10 m）上临时（约 1-2 周）安装 CRDS 法温