1 合肥学院自动化系, 安徽 合肥 230061
2 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
高准确和高精度测量环境大气CO2浓度, 对于监测区域和城市温室气体的排放至关重要。 基于傅里叶变换红外(FTIR)光谱技术, 利用便携式FTIR光谱仪采集近红外太阳吸收光谱, 基于非线性最小二乘算法, 反演获得了2016年9月至2020年5月期间合肥地区环境大气的CO2柱浓度。 观测结果表明, CO2气体的柱浓度有着明显的季节变化, 在春季出现最大值, 夏季下降速度快, 秋季达到最小值。 柱平均干空气混合比浓度XCO2的日均值位于(401.23±0.60)和(418.41±0.31) ppm之间, 而2017年观测的月均值有着6.96 ppm的季节幅值。 并且, 观测期间XCO2呈现逐年增长的趋势, 年平均增长率为(2.71±0.66) ppm·yr-1。 为了验证便携式FTIR光谱仪观测的准确性和可靠性, 我们将其观测结果与高分辨率FTIR仪器同步测量结果进行比较, 发现观测的XCO2的偏差均值为1.32 ppm, 二者的相关系数r为0.97, 两个数据显示高度一致性。 同时将观测结果与GOSAT卫星数据作了横向比较, 两个数据的平均偏差为(0.63±1.76) ppm, 二者的相关系数r为0.86, 显示出地基数据与卫星数据有高相关性。 最后, 将合肥站点2020年秋季观测数据与上海站点同期观测数据进行了比较, 发现上海站点与合肥站点的CO2柱浓度变化基本一致, 合肥观测点的XCO2日均值位于(415.09±0.84)和(417.80±0.67) ppm之间, 上海观测点的XCO2日均值位于(411.87±1.07)和(416.63±1.70) ppm之间, 表明同步观测期间合肥的CO2柱浓度略高于上海市。 地基FTIR光谱仪的观测结果可为追踪合肥地区温室气体的碳源与碳汇提供基础数据。
二氧化碳 柱浓度 傅里叶变换红外光谱技术 季节变化 Carbon dioxide Total column Fourier transform infrared spectroscopy Seasonal variation 光谱学与光谱分析
2022, 42(4): 1036
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所 大气光学重点实验室, 合肥 230031
2 中国科学技术大学 研究生院科学岛分院, 合肥 230026
3 皖西学院 电气与光电工程学院, 安徽 六安 237012
4 卡尔斯鲁厄理工学院, 德国 卡尔斯鲁厄 76131
利用地基傅里叶变换光谱仪EM27/SUN观测了合肥地区H2O、CO2、CH4及CO四种气体分子的柱浓度.观测结果表明：合肥地区XH2O、XCO2在测量期间变化较大，H2O和CO2的变化幅度分别为1 353.17~5 289.43 ppm及409.22~415.05 ppm；XCH4和XCO两种气体分子的变化较小，其标准差均在10-2数量级；XH2O、XCO2、XCH4和XCO的平均值分别为2 109.10 ppm、411.59 ppm、1.87 ppm及0.13 ppm.将地基观测数据XCO2、XCH4分别与WACCM模式、GOSAT卫星数据进行了对比分析.结果表明，WACCM模式计算XCO2、XCH4的浓度比较稳定，仅在平均值附近有微幅变化，GOSAT卫星观测值略低于地基EM27/SUN的观测值，XCO2、XCH4相对偏差分别为0.45%和0.34%.利用GOSAT卫星数据分析了2010~2018年春季XCO2与XCH4的变化趋势，发现XCO2值从390.83 ppm增加到410.30 ppm，相对增长率为4.9%；XCH4值从1.802 ppm增加到1.869 ppm，相对增长率为3.7%.其结果可为追踪合肥及周边地区温室气体的源与汇提供科学依据.
傅里叶变换光谱技术 温室气体 柱总量 GOSAT卫星数据 Fourier transform infrared spectroscopy EM27/SUN EM27/SUN Greenhouse gases Total column WACCM WACCM Satellite data
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 中国科学技术大学地球和空间科学学院, 安徽 合肥 230026
利用高分辨率傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术探测合肥地区大气硝酸(HNO3)的浓度,基于最优估算法由中红外太阳吸收光谱反演出HNO3的垂直廓线和柱总量。获得了2017年大气HNO3的垂直廓线和柱总量的时间序列,分析了HNO3的季节变化、浓度探测敏感性高度、反演平均核和自由度等特征。不同季节大气HNO3的垂直廓线表明,HNO3在20~30 km的大气平流层浓度较高,在对流层浓度较低。HNO3的柱浓度显示出明显的季节变化,春季出现最大值,冬季出现最小值,季节变化幅值为9.82×10 15 molecule/cm 2。为了对地基FTIR的观测进行比对,选取Aura MLS卫星数据产品与地基测量数据进行比对。比对结果表明,地基遥感观测与卫星数据显示出的季节变化一致;尽管卫星偏柱量整体小于地基遥感的柱总量,但两者的相关系数为0.83,表明两者具有较好的一致性。地基观测结果验证了地基FTIR技术观测大气中HNO3时空分布的可靠性和准确性。
大气光学 傅里叶变换红外光谱技术 硝酸 垂直廓线 柱浓度
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室， 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学合肥物质科学研究院， 安徽 合肥 230031
3 中国科学技术大学地球与空间科学学院， 安徽 合肥 230031
4 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院， 安徽 合肥 230031
基于地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区一氧化碳（CO）垂直柱总量的变化， 连续采集近红外太阳吸收光谱， 获得2015年9月至2016年7月整层大气CO的垂直柱总量的时间序列。 观测结果显示合肥地区大气中柱平均干空气混合比(XCO)有着明显的季节变化， 在2015年10月有着较小值， 然后逐渐增加， 到2016年3月达到最大值， 之后逐渐下降， 在2016年7月底达到最小值， 并分析了季节变化的原因。 为了对地基近红外波段观测进行验证， 采用MOPITT卫星数据和站点同一光谱仪采集的中红外光谱反演的CO柱总量与同期测量的数据进行比对。 结果表明， MOPITT卫星数据与地基观测值的季节变化一致， 而MOPITT观测值整体高于地基FTS观测值； 近红外和中红外波段反演的CO柱总量季节变化范围一致。 将地基观测和卫星观测数据进行日平均计算, 并进行相关性分析， 得到的地基近红外和卫星观测、 地基中红外的CO日平均柱总量的线型回归相关系数分别为085和091， 显示出高的相关性， 证明了地基近红外波段反演CO垂直柱总量数据的准确性。 首次采用地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区CO的垂直柱总量， 并将得到的观测结果与卫星数据比对， 得到准确的CO的垂直柱总量， 为解大气CO的时空分布状况及其演变规律、 追踪合肥地区CO的源汇分布提供理论依据。
傅里叶变换红外光谱技术 一氧化碳 柱总量 太阳吸收光谱 卫星数据 Fourier transform infrared spectroscopy Carbon monoxide Total column Solar absorption spectra Satellite data 光谱学与光谱分析
2018, 38(5): 1329
