基于WRF模式的京津冀地区地表大气CO2浓度的模拟研究
TJ-WRF 模式对天津地区暴雨和台风个例亮温检验
TJ-WRF 模式对天津地区暴雨和台风个例亮温检验陈靖;孙治安;Lawrie Rikus;刘爱霞;邱晓滨;刘丽丽;李英华;王雪莲【摘要】The performance of Tianjing meso-scale numerical weather prediction system was evaluated using a syn-thetic brightness temperature model.The model initial and forecasting fields produced by this system for the two torrential rainstorm cases in Tianjin on July 21,and 25,2012 and one typhoon case on August 3 to 4,2012 were e-valuated in terms of a comparison of the modelled brightness temperatures with satellite observations.The results show that the simulated brightness temperature is generally higher than the satellite observations for the cloudy are-a.This discrepancy is identified to be due to relatively weaker convection and lower modelled cloud top.The simu-lated brightness temperature is also higher than the real situation for the cloud-free area due to the relatively higher surface temperature.In contrast,however,the typhoon track is well simulated by model and the location of typhoon center simulated by model is closer to the real position.%利用辐射亮温模式对天津地区中尺度预报模式的预报效果进行了检验，分别计算了2012年7月21日和25日天津地区的暴雨过程、8月3—4日台风过程的初始场及预报场的云顶亮温，并与实时卫星观测的亮温进行了比较。
基于WRF-CMAQ模型的辽宁中部城市群PM 2.5 化学组分特征
０ ５４ꎬ ０ ６１ ａｎｄ ０ ５８ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎬ ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ＳＯ２ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｃｏａｌ ｂｕｒｎｉｎｇ ｉｎ ｔｈｉｓ ａｒｅａ ａｒｅ ｍｏｒｅ ｌｉｋｅｌｙ ｔｏ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅ ｔｏ ＰＭ ２ ５ .
Ｍｅａｎｗｈｉｌｅꎬ ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ａｖｅｒａｇｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ＯＣ∕ＥＣ ｉｓ ３ ６ꎬ ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ａｅｒｏｓｏｌｓ ｃｏｍｅｓ ｍａｉｎｌｙ ｆｒｏｍ ｖｅｈｉｃｌｅ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ) ｉｎ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＣＭＡＱ ( Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｉｒ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｍｏｄｅｌ) ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ
ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ＰＭ ２ ５ ｉｎ ｔｈｅ ｕｒｂａｎ ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｃｅｎｔｒａｌ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｎ Ｊａｎｕａｒｙꎬ Ａｐｒｉｌꎬ Ｊｕｌｙ ａｎｄ Ｏｃｔｏｂｅｒ ２０１９ ａｎｄ ｉｎ
ｍａｊｏｒ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ＰＭ ２ ５ ꎬ ｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＰＭ ２ ５ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ. Ｔｈｒｏｕｇｈ ｆｕｒｔｈｅｒ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓꎬ ｔｈｅ ＳＮＡ ( ＳＯ４ ２－ ꎬ ＮＯ３ － ꎬ ＮＨ４ ＋ ) ｏｆ ＰＭ ２ ５ ｉｎ ｔｈｅ ｕｒｂａｎ ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｓ ３７％.
利用WRF-Chem模拟研究京津冀地区夏季大气污染物的分布和演变
详 细对 比 ， 结果表 明 ， 模 式 可 以较 好地模 拟 Ｏ ， 、 Ｐ Ｍ 浓度 的空 间分 布和 时间 变化特 征累增加 过程 ， 其 中Ｏ ３的模 拟值 与观 测值 的相 关 系数 为 ０ ． ６ ９～ ０ ． ８ ６ ， Ｐ Ｍ
Ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ
ｐ ｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ａ ｎ ｔ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ ・ － Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ － － Ｈｅ ｂ ｅ ｉ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ
６ ０×１ ０一； Ｐ Ｍ２ ５ 呈现 南高北低 的 分布特 征 ， 变化 范 围为 １ ２ ０～ ２ ４ ０ ｌ ｘ ｇ ／ ｍ。 。１ ４时月 平均 Ｏ 体积 浓
度在 北 京 、 天津地 区低 于周 边地 区， 约为 ６ ０×１ ０一； 而Ｐ Ｍ 质 量 浓度 在 环 渤海 地 区和 河北 南部 较
ｔ ｘ ｇ ／ ｍ ， 一 次排 放人 为 气溶胶 质 量浓度 为 １ ０～ ２ ０￣ ｚ ｇ ／ ｍ ， 海 盐质 量浓度 为 １～ ７ ｉ ｘ ｇ ／ ｍ。 ， 二 次气溶胶
是 该地 区 Ｐ Ｍ， 的主要 贡献 者 。
关键 词 ： Ｏ ； ＮＯ ２ ； Ｐ Ｍ２ ； 污染物 分布和 演 变 ； 数值模 拟 中图分 类号 ： Ｐ ４ ０ ２ 文 献标 志码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ６ ７ ４ － ７ ０ ９ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ － ０ ６ ７ ４ － ０ ９
ｉ ｎ ｓ ｕ ｍｍｅ ｒ ｔ ｉ ｍｅ ｗｉ ｔ ｈ Ｗ ＲＦ． Ｃｈ ｅ ｍ
《基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》范文
《基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》篇一基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究一、引言随着工业化、城市化的快速发展，大气环境问题已经成为当前重要的研究领域。
为全面理解和应对大气污染问题，许多学者开始采用先进的数值模拟技术进行区域大气环境承载力的研究。
其中，WRF（Weather Research and Forecasting）和CMAQ （Community Multiscale Air Quality）模式因其高精度和广泛的应用范围，被广泛运用于此领域的研究。
本文旨在通过WRF/CMAQ模式，对特定区域的大气环境承载力进行深入研究，以期为大气污染治理提供科学依据。
二、WRF/CMAQ模式概述WRF/CMAQ模式是由美国国家环境预测中心和大气研究中心联合开发的，用于模拟和预测大气环境状况的数值模型。
其中，WRF模式主要用于模拟和预测气象场，而CMAQ模式则基于WRF模式的气象场数据，模拟和预测空气质量。
该模式具有较高的精度和广泛的应用范围，能够为大气环境承载力的研究提供有力的支持。
三、研究方法1. 选取研究区域首先，我们需要选择一个典型的区域进行大气环境承载力的研究。
在本文中，我们选择了北方某大型城市及其周边地区作为研究对象。
2. 数据收集与处理收集研究区域的气象数据、排放源数据等，并进行必要的预处理，包括数据的筛选、转换、归一化等步骤。
3. WRF模式的模拟和预测运用WRF模式，基于收集的气象数据，模拟和预测研究区域的气象场，包括风速、风向、温度、湿度等气象参数。
4. CMAQ模式的模拟和预测将WRF模式模拟的气象场数据作为输入，运用CMAQ模式模拟和预测研究区域的空气质量，包括PM2.5、PM10、O3等主要污染物的浓度。
5. 大气环境承载力分析根据CMAQ模式的模拟结果，分析研究区域的大气环境承载力，包括各污染物的浓度分布、变化趋势等。
四、结果与讨论1. 污染物浓度分布与变化趋势根据CMAQ模式的模拟结果，我们发现研究区域的PM2.5、PM10等污染物浓度较高，且呈现出明显的空间分布特征。
《基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》范文
《基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究》篇一基于WRF-CMAQ模式的区域大气环境承载力研究一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气环境污染问题日益突出，对人类健康和生态环境造成了严重影响。
为了有效应对这一问题，对区域大气环境承载力的研究显得尤为重要。
本篇论文旨在探讨基于WRF/CMAQ模式的区域大气环境承载力研究，以期为环境保护和可持续发展提供科学依据。
二、WRF/CMAQ模式简介WRF/CMAQ模式是一种用于模拟大气环境和气候的数值模型。
其中，WRF（Weather Research and Forecasting）模式主要用于气象场的模拟和预报，而CMAQ（Community Multiscale Air Quality）模式则主要用于空气质量的模拟和预测。
通过将两者相结合，可以实现对区域大气环境的全面模拟和评估。
三、研究方法本研究采用WRF/CMAQ模式，结合实际气象数据和排放源数据，对特定区域的大气环境进行模拟。
首先，通过WRF模式获取该区域的气象场数据；然后，将气象场数据输入CMAQ模式中，结合排放源数据，模拟出该区域的空气质量状况；最后，根据模拟结果，评估该区域的大气环境承载力。
四、研究区域与数据来源本研究以某典型城市群为研究对象，该地区工业化程度高，大气污染问题严重。
研究所需的气象数据和排放源数据均来源于公开的数据库和实地监测数据。
其中，气象数据包括温度、湿度、风速、风向等参数；排放源数据主要包括工业排放、交通排放、生活排放等。
五、研究结果与分析通过对WRF/CMAQ模式的模拟结果进行分析，我们得到了该区域的大气环境状况及承载力评估结果。
具体而言，我们分析了该区域的PM2.5、PM10、SO2、NOx等主要污染物的浓度分布和变化趋势。
结果表明，该区域的大气环境承载力受到多种因素的影响，包括气象条件、排放源的种类和数量等。
在特定气象条件下，如静风、高温等，污染物容易积累，导致空气质量恶化。
WRF-ARW模式在北京城市热岛模拟研究中的应用
WRF-ARW模式在北京城市热岛模拟研究中的应用刘倩;刘斌;王晓云;王锋;王畅【摘要】为了分析城市化对北京城市热岛效应的影响程度,利用NCEP 1℃×1 ℃C 逐日再分析资料、Landsat遥感产品数据以及中尺度WRF模式,对北京城市下垫面因子的变化进行模拟.分析城市化对北京城市热岛强度的影响.结果表明:白天北京的城市、近郊、远郊存在气温的逐级递减趋势,而夜间热岛分布广且城郊温差小,城市热岛强度总体维持在1℃以上.下垫面由郊区变为城市会使当地的气温升高;并且这种升温效果在夜间比较显著.城区面积的扩张,会进一步增加城市中心区的温度.从不同年份小风区面积的变化看出,城市化在夜晚不断的加剧城市热岛效应,而白天则先增强后减弱.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2014(014)036【总页数】7页(P146-151,164)【关键词】城市热岛;WRF模式;北京城市气象【作者】刘倩;刘斌;王晓云;王锋;王畅【作者单位】唐山市曹妃甸工业区气象局,唐山063200;南京信息工程大学遥感学院,南京210044;中国气象局气象探测中心,北京100000;唐山市曹妃甸工业区气象局,唐山063200;唐山市曹妃甸工业区气象局,唐山063200【正文语种】中文【中图分类】P463.3随着全球气候的不断变暖以及城市化进程的快速发展，城市热岛效应越来越显著。
城市热岛[1，2]这一概念的提出以来，国内外许多气象学家对城市热岛研究方法进行了探索，大致有三种研究方法，观测数据分析、遥感影像反演及数值模拟。
1 相关工作20世纪60年代开始，主要采用对观测数据分析法来研究城市热岛效应。
Katsoulits等[3]通过对希腊雅典城市221年的温度资料分析城市热岛现象和成因。
Barring[4]也通过对瑞典气象资料进行了分析，总结了城市和道路热岛对城市的综合影响。
我国于20世纪80年代开始城市热岛研究，对北京[5]、上海[6]等大城市研究的相对较多。
基于WRF模拟的气候适应性景观研究———以北京市为例
2023年第12期现代园艺基于WRF模拟的气候适应性景观研究———以北京市为例周鑫辉，童亦瑶（江苏省城镇与乡村规划设计院有限公司，江苏南京210000）摘要:对于热岛效应严重、人口密集的超大城市，全球城市化与气候变暖下的适应性景观设计已经成为重要议题。
气候适应性景观的规划设计能够缓解城市高温气候带来的影响，基于中尺度WRF气象模拟方法，分析北京市六环内高温空间格局，并结合城市景观绿地格局，评价气候适应性景观空间分布特征。
结果表明：（1）北京市六环内东南部气温高于西北部，海淀区、昌平区、朝阳区、顺义区高温斑块较多，局部高温在36~38℃；（2）城市中心景观绿地较少且破碎化程度较高，需要合理规划五—六环及三环内的景观绿地空间，以改善城市高温气候环境；（3）气候适应性景观由城市外围向中心逐渐减弱，四环以内景观绿地气候适应性较差，尤其是朝阳区、昌平区表现最为突出。
关键词:全球变暖；城市高温气候；气候适应性景观；景观规划设计1研究目的和意义气候变化和城市热岛效应的综合影响增加了居民的健康风险。
我国自1949年以来经历2次超强高温，近几十年平均地表气温变暖幅度约为1.3℃，高于全球或半球同期平均增温速率[1]，其中，广州、北京极端气候事件均有增多[2]。
城市景观绿地是缓解气候变化危害的重要空间载体，通过蒸散作用冷却表面及通过对流改变热交换的方式，帮助缓解城市过热现象，减轻城市热岛效应[3]。
因此，探索气候适应性景观评价方法是当下研究的重点议题。
目前，气候适应性景观聚焦于对城市绿地及植物等进行空间尺度的分析，从而明确其对相应气候危害的缓解效应。
近年来，通过建立气候与景观绿地在空间上的关系，以遥感卫星影像反演地表温度的方法作为基础研究数据，其中，遥感影像的成像质量是影响研究精细化程度的关键，存在一定的局限性。
而WRF/UCM是一种单层城市冠层模型，用于模拟城市地面与大气之间的能量和动量交换。
下边界层的特征在于表面特性和几何形状、土地覆盖/土地利用、地形及热物理特性，例如，反照率、热惯性、土壤湿度和粗糙度[4]。
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的提升，大气污染问题逐渐凸显，对人们的健康和生活质量产生了严重影响。
呼和浩特作为内蒙古自治区的省会城市，其大气污染问题也日益受到关注。
为了更好地理解和预测大气污染状况，本文采用WRF-Chem模式，对呼和浩特地区的大气污染进行数值模拟研究，并探讨不同参数化方案对模拟结果的影响。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集成了中尺度气象模式WRF （Weather Research and Forecasting）和化学传输模式Chem的大气环境模型。
该模式可以模拟大气中的气态污染物、颗粒物等污染物的传输、扩散、转化和沉降等过程，为大气污染研究和防控提供有力支持。
三、研究方法本研究以呼和浩特市为研究区域，采用WRF-Chem模式进行数值模拟。
在模拟过程中，我们设置了多种不同的参数化方案，包括边界层参数化方案、云微物理参数化方案、积云参数化方案等。
通过对这些不同参数化方案的模拟结果进行比较和分析，评估各方案对呼和浩特大气污染数值模拟的影响。
四、不同参数化方案对模拟结果的影响1. 边界层参数化方案的影响：边界层参数化方案主要影响近地层的气象条件和污染物的扩散过程。
通过对比不同边界层参数化方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地模拟出呼和浩特的天气状况和大气污染状况，有助于提高模拟的准确性。
2. 云微物理参数化方案的影响：云微物理参数化方案主要影响云的形成和演变过程，进而影响云与大气污染物的相互作用。
我们发现，在某些云微物理参数化方案下，呼和浩特的污染物浓度得到更好的模拟效果，说明适当的云微物理参数化方案有助于提高大气污染的模拟精度。
3. 积云参数化方案的影响：积云参数化方案主要影响地表能量平衡和地表热通量的分配，从而影响大气的垂直运动和污染物的扩散过程。
通过对比不同积云参数化方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地模拟出呼和浩特的垂直气流状况和大气污染物的扩散过程。
基于精细模式气溶胶与WRF模式估算PM_(2.5)质量浓度
1. 1研究区概况 选择江苏省南京市作为研究区,南京市是中国
江苏省政治、文化中心,是中国东部地区重要的经济 中心和工业化城市之一,该地区属亚热带季风气候, 四季分明,属于典型的低山丘陵地貌 。随着城市化 和工业化的加速发展，导致汽车尾气、工业污染等人 为污染物排放不断增加,并且外来沙尘、化石燃料燃 烧产生的烟尘又会进一步提高本地大气污染程度, 空气质量问题较为严峻。 1.2 MODIS卫星数据
第33卷，第2期 2021年6月
国土资源遥感
REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES
Vvi.33,Nv.2 Jun. ,2021
dot: 10. 6046/gtzyyy. 2020207 引用格式：韦耿,侯钰俏,韩佳媚,等.基于精细模式气溶胶与WRF模式估算PM2.5质量浓度[J].国土资源遥感,2021,33(2)： 66 -74. ( Wei G,Hou Y Q,Han J M,ct ai. Thc estimation of PM2 5 mass concentration based on fine - mode aerosol and WRF modci [J]. Remote Sensing for Land and Resources,2021,33(2) ：66 -74.)
在某特定时间区域内大气环境的空气污染程度 主要受到包括气象因素、地形地貌等自然因素影响。 对于某固定区域而言，地形地貌处于稳定状态，因此 大气污染程度主要受垂直自净能力%边界层高度）、 水平自净能力（水平风速）、沉降%降水、湍流作用、 重力沉降等）、湿度等气象因素影响。
WRF模式是由美国国家环境预报中心及美国 国家大气研究中心等机构开发的新一代中尺度数值 模式，采用标准F90程序进行编写，具有更加丰富的 参数化方案及精细的物理过程，在中尺度天气系统 中的风场、高度场、垂直速度场等方面的模拟值精确 度较高#如，对我国的区域模拟效果同样较好［25］，因 此本文选择WRF模式模拟气象因子。WRF模式采 用的是 FNL% fonaiopeaaioonaieiobaianaiysos） 全球分 析资料数据,FNL数据由二进制格点方式生成，其同 化面较广，在气象领域研究较为广泛,能够为气象、 气候模拟提供初始场，对极端天气也能够取得较好 的研究结果［26］O其空间分辨率为1° x10时间分辨 率为6 h,无法满足与高时空分辨率的气溶胶数据的 匹配，因此通过WRF模型对FNL数据进行降尺度 处理（具体参数如表1所示）,空间上输出3 kmx 3 km分辨率，时间上以每小时整点输出，提取的气 象要素为1 000 hPa（视为近地面）,850 hPa,700 hPa 与500 hPa气压面的温度%T）、平均风速% WS）和相对
基于WRF-STILT模型对高塔CO2浓度的模拟研究
中国环境科学 2017,37(7)：2424~2437China Environmental Science基于 WRF-STILT 模型对高塔 CO2 浓度的模拟研究胡 诚 1,2,张 弥 1,2*,肖 薇 1,2,王咏薇 1,2,王 伟 1,2,Tim Griffis3,刘寿东 1,2,李旭辉 1 (1.南京信息工程大学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏 南京 210044；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/气象灾害教育部重点实验室,江苏 南京 210044；3.明尼苏达大学,美国 圣保罗市 55108)摘要：利用下垫面均一的美国最大农业种植区已有高塔 CO2 浓度观测资料,结合 EDGAR 的 13 种不同类型人为化石源 CO2 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 CO2 浓度强季节和日变化特征,全年模拟的大气 CO2 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 CO2 通量的高-估或者植被 NEE 的低估.2008 年全年高塔观测到的 CO2 浓度增加值为 4.83×10 ,小于模拟得到化石燃烧贡献的增加量 6.61×10 6 与植被 NEE--6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 CO2 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 ;生物质燃烧产生的 CO2 浓度贡献值为 0.06×10 6,相对于植被--6NEE 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. 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 中图分类号：X511 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2017)07-2424-14Tall tower CO2 concentration simulation using the WRF-STILT model. HU Cheng1,2, ZHANG Mi1,2*, XIAO Wei1,2, WANG Yong-wei1,2, WANG Wei1,2, TIM Griffis3, LIU Shou-dong1,2, LI Xu-hui1 (1.Yale-NUIST Center on Atmospheric Environment, International Joint Laboratory on Climate and Environment Change (ILCEC), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China；2.Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education (KLME), Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters (CICFEMD), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China；3.University of MinnesotaTwin Cities, Saint Paul 55108, U.S.A). China Environmental Science, 2017,37(7)：2424~2437 Abstract：By using high spatial and temporal resolution EDGAR fossil emissions (13 categories) and Carbon Tracker NEE flux, WRF-STILT model was evaluated with one year (2008) CO2 concentration observations at a homogeneous agricultural underlying surface, which located in U.S. corn belt. The results showed that this model could capture the strong seasonal and daily variation, with RMSE be 10.6×10-6, R=0.44(n=7784, P<0.001). The linear regression slope of growing season concentration enhancement was 1.08(R=0.52, P<0.001), indicating high consistency, while the intercept (7.26×10-6) reflects the overestimation of fossil emission or underestimation of NEE. During this year round, observed enhancement was 4.83×10-6, smaller than sum of the fossil enhancement contribution (6.61×10-6) and NEE contribution (3.23×10-6). The oil production and refineries and energy industry contributed 2.55×10-6 (38.6%) and 1.43×10-6 (21.6%) of all fossil enhancements, separately. Biomass burning only contributes 0.06×10-6 to the total enhancement which was ignorable compared with fossil and NEE. At the end, it can be concluded that this method can be used to retrieve regional scale greenhouse gas flux in China. Key words：WRF-STILT model；tall tower CO2；concentration simulation；eddy covariance；regional scale；U.S. corn belt收稿日期：2016-12-09 基金项目：国家自然科学基金资助项目(41575147,41475141,41505005);江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD);教育部长江学者和创新 团 队 发 展 计 划 项 目 (PCSIRT);2016 年 度 江 苏 省 高 校 研 究 生 科 技 创 新 项 目 (KY2216-0348); 国 家 公 派 联 合 培 养 博 士 研 究 生 项 目 (201508320287) * 责任作者, 讲师, zhangm.80@7期胡诚等：基于 WRF-STILT 模型对高塔 CO2 浓度的模拟研究2425由于人为化石燃料的大量使用,当前大气中 的 CO2 浓度已由 1800 年的 280×10 6 上升到了 2015 年的 400×10 6,并且预计会在 2050 年升高到 -6[1-3] 550×10 .而陆地生态系统作为重要的碳汇,其 对 CO2 的吸收作用可以抵消人为 CO2 排放量的 30%~60%,因此在全球碳循环和控制大气 CO2 浓 度变化中发挥着重要作用[4 5].前人对全球碳平衡 各个分量评估的不确定性研究表明 , 陆地-大气 之 间 的 CO2 净 交 换 的 变 异 系 数 最 大 , 达 到 了 66.7%, 远远高于化石燃料燃烧和水泥生产释放 的 CO2(4.2%)、海洋-大气 CO2 净交换(22.7%)及 大气碳储存变化(4.2%).其中,对陆地生态系统固 碳量大小的估算范围是-3.4~-0.2Pg C/a[6 7].由于 对陆地碳汇估算的不确定,要准确评价陆地对大 气 CO2 浓 度 变 化 的 贡 献 需 加 强 区 域 尺 度 (102~106km)的生态系统 CO2 净交换的综合研究 和观测[8 10]. “自 区域尺度的 CO2 通量研究方法主要分为 [9] 下而上”和“自上而下”两大类 .其中自下而 上的方法是基于小区域的通量结果进行尺度上 推到更大空间尺度的通量计算.如涡度相关方法, 作物模型方法,IPCC 算法等[2,11 14].“自下而上” 算法原理和计算过程相对容易,所以被广泛应用 于区域尺度的碳通量研究中,但是该方法中涉及 的模型系数、 反应底物、 通量直接观测的不确定 性大,并且由于下垫面覆盖类型空间异质性高等 原因,往往会带来很大的误差[8,10].另一种“自上 而下”方法,是通过直接观测结果或者间接反演 区域尺度的平均通量.如:遥感观测和边界层算法 等 [14 15], 而其不确定性甚至会大于计算结果本 身 [12,16]. 基于大气传输 ( 包括欧拉和拉格朗日 ) 模 型和 CO2 浓度观测的通量反演算法,首先结合先 验的 CO2 通量和大气传输模型模拟 CO2 浓度,再 根据真实的大气 CO2 来评估下垫面先验的通量 偏差并得到调整系数,使其更接近于真实值.由于 该方法只需进行 CO2 浓度观测,浓度所代表的源 区范围主要与观测高度有关(>102km),且大气传 输模型具有模拟小时尺度 CO2 浓度变化的能力, 因此具备评估与反演 CO2 通量的优势.在高密度 的大气 CO2 浓度观测网络不断发展的当前,基于大气传输模型和 CO2 浓度观测的通量反演算法 可 被 用 于 估 算 区 域 甚 至 全 球 尺 度 的 CO2 通 量 [17 19].在我国开展的《高塔验证系统和综合观 测》项目,其目的就是结合 CO2 通量与浓度观测, 用观测和数值模拟的方法估算区域的 CO2 通量. 国内 Piao[20]基于 4 个站点观测反演了中国的生 态系统净交换 NEE;刁[21]、 Mallia[22]和 Nehrkorn[23] 通过大气传输模型模拟了长江三角洲、 盐湖城的 大气 CO2 浓度,结果都存在一定误差,这主要是大 气传输模型误差和 CO2 通量模拟偏差导致的.由 此可以看出,大气传输模型与 CO2 浓度观测结合 的通量反演方法可以得到区域的 CO2 通量及源/ 汇状况,但是该方法还存在一定的不确定性,尤其 是大气传输模型误差和人为化石燃料燃烧释放 的 CO2 通量的不确定性对 CO2 植被 NEE 估算带 来的间接影响[24 25]. 以往的研究中大气传输模型 多采 用欧拉模 型,而 STILT 大气传输模型是基于拉格朗日原理 的传输模型,与欧拉模型相比,拉格朗日大气传输 模型有数值模拟稳定,物质守恒与计算效率高等 几大优点,在高塔 CO2 观测站点少的情况下,对于 评估以观测站点为中心的区域尺度 CO2 通量,拉 格朗日模型具有目标性强等优势[26 28].因此,基于 STILT 大气传输模型与高塔 CO2 浓度观测的通 量反演算法,在估算区域 CO2 通量方面更具优势. 与城市区域相比,农业种植区下垫面均一性 高 , 且 农业 区是陆地生态系统中重要的碳汇 [29]. 所以是评估 STILT 大气传输模型的理想区域,并 且对该区域的 CO2 通量进行反演对准确估算区 域尺度 植 被净碳交换量 (NEE) 具有重要作用 . 本 研究将基于明尼苏达大学已有的高塔观测,使用 WRF-STILT 模型,耦合植被 NEE 和高时间(h)和 空间分辨率(0.1o)的人为化石源的排放通量,对位 于美国最大的农业种植区 Corn Belt(玉米带)一 处 高 塔 的 CO2 浓 度 进 行 模 拟 , 以 评 估 WRFSTILT 模型对农业区高塔观测的 CO2 浓度时间 变化特征的模拟能力并对模拟结果的不确定性 进行 初步 分 析 , 并分 析 不 同 化石燃料源对大气 CO2 浓度变化的贡献.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、 全国尺度的2426中国环境科学37 卷和 37%, 而其余主要是被森林和草地覆盖 [10]; 在 农作物生长季(6~9 月)高塔能观测到很强的季节 1 材料和方法 和日变化.CO2 浓度观测的进气口安装在距离塔 1.1 观测站点 底 100m 高度处,空气被抽入位于塔底的分析仪 观测站点位于美国玉米带 ( 站点为图 1 中 中 (model TGA 100A, Campbell Scientific Inc., “＋”号所示),它是世界上最大的玉米专业化农 Logan, UT, USA)测量 ,测量前会对气体进行降 业 种 植 区 , 其 区 域 内 约 46% 的 土 地 为 农 业 用 温干燥 , 每小时对仪器进行在线标定 , 标准气体 地 [10,16],本文中所使用的观测塔(KCMP tower)处 来源于美 国 (NOAA-ESRL), 校正后小时平 均 在 美 国 玉 米 带 的 北 部 , 明 尼 苏 达 州 首 府 CO2 浓度的精度为 0.03×10 6[16]. 由于观测塔距 (44°41'19''N, 93°4'22''W;海拔高度 290m)西南方 离市区西南部约 25km,且盛行风为西北风.因此 向,观测塔的塔高 244m,以该高塔为中心,其 10km 该塔观测到的 CO2 浓度包括了人为化石排放和 和 600km 半径区域的农业用地分别占到了 41% 植物源信号. 温室气体通量提供参考.80 70 60 纬度(°) 50 40 30 20 10 0 -160 -140 -120 -100 经度(°) -80 -60 -40 D1 D2 D3图 1 WRF 模拟区域及高塔浓度观测站点 KCMP 塔(深黄色(Domain3),浅黄色(Domain2)和蓝色(Domain1),红框所围 成的矩形区域分别代表 STILT 模型所用气象驱动场范围) Fig.1 3 Domains used in WRF (Blue, light-yellow, and deep-yellow indicate the area for Domain1, Domain2, and Domain3, respectively; KCMP tower is indicated by black cross) and STILT (in red rectangular region)STILT 模型介绍 STILT 模型是一种拉格朗日随机游走理论 的传输模型, 它把观测点上游的源 (汇 )通量与观 测点的浓度变化用足迹权重联系起来[26].具体原 理就是通过向后释放大量的空气粒子,来模拟气 体在湍流和平均风向驱动下的后向运动轨迹,通 过计算上游某区域边界层某高度内的所有粒子 数量和每个粒子所停留时间来定量计算足迹权 重的值,其计算公式如下:1.2式中: mair 为空气的摩尔重量; h 为下垫面影响层 有 粒 子 的 平 均 密 度 ; N tot 为 释 放 的 粒 子 总的高度(本文设置为边界层高度的一半); ρ 为所数; Δt p ,i , j ,k 每一个粒子对应在某一区域( xi , y j ) 的下垫面影响层所停留的时间 tm [26],所有下垫面 的通量都假设快速地在下垫面影响层的高度内 混合,在本研究中,下垫面影响层高度 h 选择为边 界层高度的 0.5 倍 , 是因为前人的研究结果认 为,STILT 模型计算得到的足迹权重对 h 的取值 不敏感[17,26].公式单位见 Gerbig[17]和 Lin[26]. 模拟的 CO2 浓度是由两部分组成:刚进入模 拟区域的初始场浓度,以及进入模拟区域后的浓f ( xr , tr | xi , y j , tm ) =mair 1 h ρ ( xi , y j , tm ) N tot∑N tot p =1Δt p , i , j , k(1)7期胡诚等：基于 WRF-STILT 模型对高塔 CO2 浓度的模拟研究2427度局地源汇贡献量,流程图如图 2 所示.虽然模拟 过程中释放粒子数量越多,其运动轨迹越能接近 大气真实运动状况,但会消耗计算机运行时间.通 过前期敏感性分析,发现释放 500 个粒子与 1000 及 2000 个粒子的差异很小,所以本研究将采用 Chen[27]的方法,选取释放粒子数为 500 个.本研究 对于后向释放时间的选取为 7d,通过前期模型调 试,发现绝大多数释放的粒子都会在 7d 后流出模 型设置的最外层模拟区域;通过追溯后向轨迹 7d 后各个粒子所在的经纬度和高度,选取其所在位 置的全球 3 维背景场 CO2 浓度值,其平均值作为该小时的背景值浓度.局地源汇贡献量则由如下 公式计算得出:ΔCO 2 = ∑ i =1[(foot i × (flux CO2 )i ]n(2)式 中 : ΔCO 2 为模拟的小时浓度 局 地贡献量 ( 来 自人为化石燃烧源和植被源),由于 STILT 模型 释放的粒子是向后运动 7d,所以小时的 ΔCO 2 是 由过去 7d(n=168h)粒子经过区域的所有源汇贡 献值之和 ,i 为 7d 内所对应的各个小时 (i=1~ 168), foot i 为模拟过程中第 i 小时对应的足迹权 重, flux CO2 则为相应的源汇通量.WRF3.5 模型 3 层嵌套月变化系数 (Carbon Tracker) EDGAR 小时变化系数 (Vulcan) 高分辨率化石燃 料燃烧 CO2 通量 植被生态统 净交换STILT 模型 CO2 初始场 足迹权重 Footprint 模拟的 CO2 浓度增加值 模拟的 CO2 浓度图 2 CO2 浓度模拟及与观测结果对比分析流程 Fig.2 Overview of the CO2 modeling by using the WRF-STILT model间分辨率为 3km,670×532,主要包括土地类型以 农 田 为主 的 美 国 中 西 部 区 域 , 垂 直方 向 为 28 表 1 WRF 模型的主要参数化方案设置 层.WRF 模式采用的主要参数化方案如表 1.初始 Table 1 WRF parameters setup 气象场为 NCEP 的 FNL 数据(/ 设置 所选择方案 datasets/ds083.2),其空间分辨率为 1°×1°,时间分 微物理过程 WSM3 类简单冰方案[28] 辨率为 6h.本研究的气象场模拟时间段为 2008 长波辐射 RRTM 方案[29] 年全年. 短波辐射 Dudhia 方案[30] 近地面层 Monin-Obukhov 参数化方案 1.4 CO2 通量和初始场浓度 陆面过程 Noah 陆面过程方案[31] 1.4.1 CO2 初始场浓度 目前全球有多种 CO2 边界层 YSU 方案[32] 浓度背景值数据公布,通常的背景值是基于全球 积云参数化 Kain-Fritsch(new Eta)方案(Domain1 和 Domain2)[33] 的 CO2 浓度观测网络,优化地气交换界面的排放 由图 2 可知,STILT 模型所需的气象场数据 通量 , 再以全球传输模型 (TM3 和 TM5) 来计算 须有 WRF 模拟的气象场给出,WRF 模拟气象场 CO2 的空间分布状况[18,34],前人比较不同 CO2 背 设置采用三重嵌套(如图 2)和双向反馈,第一层模 景值发现之间差异很小,且不同的 CO2 背景值数 拟区域包括美国本土所有区域,加拿大南部陆地 据都拥有很高的准确性,基于 Carbon Tracker 在 区域和部分海洋区域,空间分辨率为 27km,东西 北美 有更高的时间和空间分 辨率 (1°×1°, 3h), 所 和南北格点数分别为 250×180;第二层模拟区域 以在本研究中选择 Carbon Tracker 全球 CO2 浓 空间分辨率为 9km,格点数为 385×409;最内层空 度分布.本文将位于太平洋的 Mauna Loa 大气背1.3WRF 模式设置2428中国环境科学37 卷景值浓度与对应格点的 Carbon Tracker 的浓度值 进行比较,发现 2008 年 Mauna Loa 站大气 CO2 浓度年平均值为 385.35ppm,Carbon Tracker 则为 385.53×10 6, 两 者 6h 尺 度 上 的 标 准 误 差 则 为 0.60×10 6. 1.4.2 生态系统净交换 (NEE) 植被的生态系 统净交换 NEE 取自 Carbon Tracker[18],其空间分 辨率为 1°×1°, 时间分辨率为 3h, 该通量是结合 CASA 作物生长模型和遥感观测的 NDVI 值来模 拟先验的 NEE,然后再基于全球的 CO2 浓度观 测和大气运输模型 (TM3) 采用贝叶斯反演算法 来优化之前先验的 NEE,通过调整植被 NEE 和海 洋 NEE 来使模拟的浓度值与观测值最接近,此时 调整过的 NEE 被认为最接近真实情况下垫面生 态系统净交换,正值表示碳源,负值代表碳汇.2008 年全年平均的 CO2 生物源如图 3(a)所示, 单位为 10 7mol/(m2⋅s). 1.4.3 生物质燃烧排放和海洋 CO2 通量 生物 质燃烧排放通量来自于全球火点燃烧数据集 GFED 产品数据,空间分辨率 1°×1°,如图 3(b)所示, 其计算是基于过火面积、 生物质量、 以及燃烧完 成程度,其中过火面积来自于卫星遥感观测,生物 质量是基于 CASA 模型计算的全球生物质分 布 [18,35]. 而 海 洋 的 CO2 通 量 是 基 于 Carbon Tracker 的同化系统,见图 3(c),在本研究中忽略了 海洋源汇项对观测站点高塔浓度的直接影响(计 算结果表明全年平均影响小于 0.02×10 6), 因此 只把它微弱的影响认为混合在初始背景场浓度 中.如图 3(b)和 3(c)所示,分别代表生物质燃烧排 放和海洋 CO2 通量,单位均为 10 7mol/(m2⋅s).图 3 2008 年平均 CO2 的排放源与汇 Fig.3 CO2 flux averged for 2008(a) 生态系统净交换(NEE);(b) 生物质燃烧产生的 CO2 的排放源;(c) 海洋的排放源汇;(d) 化石燃料排放源7期胡诚等：基于 WRF-STILT 模型对高塔 CO2 浓度的模拟研究2 1.75 1.5 日变化系数 1.25 1 0.75 0.5 0.25 02:00 4:00 6:00 8:00 10:0024291.4.4 CO2 化石燃料燃烧通量 本研究使用的 是高时间 (h) 和空间 (0.1°×0.1°) 分 辨率 的化石燃 料燃烧释放的 CO2 通量,结合了 3 种化石燃料数 据 库 , 分 别 为 EDGAR 、 Carbon Tracker 和 Vulcan[18,36 37].其中 EDGAR 提供 13 种不同的化 石排放源种类,例如石油提炼、能源工业、道路 汽车 等化石燃料排放的 CO2 通量 ,分 别 使用 这 13 种不 同 类 别 的 CO2 化石燃料排放通量与 STILT 模型计算出的足迹权重相结合,就可以计 算出不同化石燃料源的贡献值大小,EDGAR 拥 有高 精 度的空间分 辨率 (0.1°×0.1°), 但只有年 平均通量,见图 3(d).由于 EDGAR 空间的变化范 围大,差异可达 10 个数量级,所以采用常用对数 log10 的 形 式 展 示 , 单 位 为 mol/(m2·s1).Carbon Tracker 化石燃烧排放源的空间分辨率为 1°×1°, 时间分 辨率 为 月 尺度 , 但是由于化石燃料不 同 于生物源 , 其空间分 布 有很大的异质性 , 一个格 点的排放源可能是 周 围格点的上 千倍 , 因此 粗 的空间分辨率会带来很大的集合误差 [20,38] ,进而使模拟结果偏低. “Aggregation error” 前期结果发现使用 1°的排放源得到的 CO2 浓度 增加值是 0.1°的一半,所以在化石燃料源的选取 上 , 本 研 究 选 择 更 高 空 间 分 辨 率 (0.1°×0.1°) 的 EDGAR. 基于以上结论,本研究发挥 3 种排放源的各 自优势,在选取 2008 年 EDGAR 排放源的基础 上,把 Vulcan[36]的小时通量变化系数和 Carbon Tracker 的月变化系数应用于 EDGAR 上,在不改 变年平均的 EDGAR 化石燃烧 CO2 通量的基础 上 , 使结果更接近于真实排放和更 精 确的空间 (0.1°×0.1°)和时间(h)分辨率的 CO2 化石燃料燃 烧排放.小时尺度的日内变化系数如图 4(a)所示, 这 6 种排放源占据了化石燃烧总排放的 95%以 上 , 公路 交通 (On-road mobile) 拥 有最大的日 振 幅,其白天的排放量达到了夜晚的 13 倍,其它的 4 类(居民区使用、工业源、商业源和电力发电 设备)的日变化系数则在 0.8~1.2 内变化,且都是 白天大于夜晚.对于月变化系数,变化范围在 0.91~1.17, 且由于 冬季供暖 等因 素 , 使得 冬季 大 于夏季.(a)居民区 工业 道路交通 发电厂 商业12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 24:00时刻 1.2 (b)1.15 1.163 1.1 月变化系数 1.05 1 1.097 1.039 0.985 0.952 0.923 2 3 4 5 6 7 月份 8 0.924 0.918 9 10 11 12 0.997 0.982 1.0580.95 0.90.9611图4基于‘Vulcan’的小时尺度系数与基于‘Carbon Tracker’的月尺度系数Fig.4 Diurnal scale factors derived from ‘Vulcan’ dataset, and Monthly scale factors from ‘Carbon Tracker’ dataset2 2.1结果与讨论CO2 浓度增加值 高塔 100m 处观测的小时 CO2 浓度增加值 是由该小时过去 7d(168h)气流流经上游区域时 的累积贡献计算得出的.为了计算在这 168h 的 累计过程中任意时间对总浓度增加量的贡献值, 选取 4 个季节的典型月份(冬:2 月;春:5 月;夏:8 月;秋:11 月),为了忽略夏季植被光合作用对 CO2 吸收的 干 扰 , 只分 析 人为化石燃料燃烧的 累积 贡献.模拟结果显示(图 5),所有月份 70%以上的 浓度增加值是由模拟时间点的前 0.5d 的贡献产 生 , 随 着时间的 增 加 , 后 面时间 段 对浓度 增 加值 的贡献 呈 现 对数 减 少 的 趋 势 , 这 表明该观测高 度浓度的主要影响源区为 0.5d 气流所流经的区 域,若使用高塔观测的 5.4m/s 平均风速[10],则该 区域的半径在 200km 以内,和图 6 中足迹权重的 黑色区域几乎完全一致.4 个季节,总的 7d 累积2430中国环境科学37 卷贡献值都大于 5ppm,其中 7d 累计的 CO2 浓度增 加 值 秋 季 (9×10 6)> 冬 季 (6.5×10 6)> 夏 季 (5.5×10 6)>春季(5.2×10 6).秋季的 CO2 浓度大于其它 3 个季度的主要原因是因为强的局地源贡 献 ( 足迹权 重大 ) 以及远 距离 输 送 带来的化石燃 料燃烧的信号.7 CO 浓度增加比例(%) CO 浓度增加值(×10 )6 -100 CO 浓度增加值(×10 ) 90 80 70 60 50 0.5 1 2 3 4 5 6 7 0.5 1 2 3 4 5 6 7 时间(d) 时间(d)6 -5.5 5 4.5 4 3.5 3 2.5 0.5 1 2 3 4 5 6 7 时间(d) CO 浓度增加比例(%)100 90 80 70 60 50 0.5 1 2 3 4 5 6 7 时间(d)6 5 4 32 月(冬)2 月(冬)5 月(春)5 月(春)22226 CO 浓度增加比例(%) CO 浓度增加值(×10 )6 -100CO 浓度增加值(×10 )96 -100 CO 浓度增加比例(%) 90 80 70 60 50 40 0.5 1 2 3 4 5 6 7 0.5 1 2 3 4 5 6 7 时间(d) 时间(d)5.5 5 4.5 4 3.5 3 0.5 1 2 3 4 5 690 80 70 60 50 0.5 1 2 3 4 5 6 7 时间(d)8 7 6 5 48 月(夏)8 月(夏)11 月(秋)11 月(秋)22227时间(d)图 5 2008 年 4 个季节的典型月份 CO2 浓度累积增加值随时间变化及其所占比例 Fig.5 Cumulated CO2 concentration enhancement, and its percentage for total enhancement in the past 7days, time shown is 4 typical months for 4different seasons足迹权重 为了分析足迹权重的季节变化差异 , 根据 当地气候条件 ,定义 4 个季节分别为春 3~5 月、 夏 6~8 月、秋 9~11 月、冬 12~次年 2 月 ,如图 6 季节平均足迹权重所示 ( 由于空间的变化范 围大 ,差异可达到 7 个数量级 ,所以采用常用对 数 log10 的形式展示 ), 足迹范围有明显的季节 变化 .Hu[39]和 Chen[27] 把大于-4log10(footprint) 的足迹区域定义为高塔浓度的强贡献区 , 即图 6 中黑色和红色所表示区域 .可以看出 4 个季 节 的 强 贡 献 区 的 形 状 都 是 呈 现 西 北 -东 南 方 向 ,且 西 北方 向 的 足 迹 面 积 会 大 于 东 南 方 向 , 这是由当地西北-东南盛行风向导致的 . 高塔 浓度的强贡献区面积总体是夏季 < 秋季 < 春季 < 冬季 , 其中夏季 , 由于强太阳辐射 , 使得下垫面2.2湍流加强 , 因此高塔的浓度强贡献区面积小于 其它几个季节 .由于 4 个季节的足迹权重都覆 盖了位于其西南部的玉米带农业种植区 , 所以 都会受到玉米带农作物 NEE 变化的影响 .图 5 中 70% 的人为源化石燃料燃烧的浓度增加值 来自于后向轨迹 0.5d 气流所流经区域 ,而黑色 强贡献区覆盖范围包含了观测塔北部的明尼 阿珀利市和圣保罗市的城市人为源的影响 . 此 外 ,由 于 当 地 盛 行 风 向 为 西 北 风 ,从 足 迹 权 重 的形状判断 , 背景气团主要从加拿大北部方向 流入 , 气流在流入北美大陆后受微弱下垫面贡 献源的影响 ( 浅黄色和深黄色区域 ), 其接近高 塔 大 约 10° 区 域 , 即 强 贡 献 区 ( 黑 色 和 红 色 区 域 ),开始受到强贡献源的影响 ,最后到达 100m 高塔被仪器观测到 .7期胡诚等：基于 WRF-STILT 模型对高塔 CO2 浓度的模拟研究2431纬度(°)纬度(°)经度(°)经度(°)纬度(°)经度(°)500 480 CO 浓度(×10 )6 -纬度(°)经度(°)观测值 模拟值 背景值(e)460 440 420 400 380 360 340 1 2 3 4 5 6 7 月份 8 9 1021112图 6 WRF-STILT 模型计算出的 2008 年 4 季平均足迹权重及观测与模拟结果对比 Fig.6 Averaged footprint in 2008 for 4seasons and Comparison between hourly CO2 concentration observations and modeled results in 2008单位为 log10(×10 6⋅m2⋅s/μmol),不同颜色分别代表足迹权重常用对数(log10)的大小范围,黑色(-2~-3),红色(-3~-4),深黄色(-4~-5),浅黄色-(-5~-6),深蓝色(-6~-7),浅蓝色(-7~-8).绿色‘+’为 KCMP 高塔所在位置2.3 模拟和观测对比 2.3.1 全年结果对比分析 对比模拟和观测的 大气 CO2 浓度日变化和季节变化,如图 6(e)所示, 模拟与观测变化高度一致,2008 年全年的相关系数为 0.44(n=7784,P<0.001),均方根误差为 10.6× 10 6,平均误差为 4.4×10 6.1~5 月,由于区域下垫面 植被光合作用强度低于呼吸消耗与化石燃料排 放源之和,所以模拟和观测值高于背景场浓度.从2432中国环境科学37 卷5 月开始,由于观测高塔南部的强贡献区为大豆、 玉米带种植区[图 6(e)],所以随着作物光合作用 的增加,下垫面逐渐变成碳汇,观测和模拟的 CO2 浓度低于背景场浓度.9 月底农作物开始收割,区 域又从碳汇变成碳源.高塔观测的 2008 年全年平 均的 CO2 浓度为 391.26×10 6,CO2 浓度背景值为 386.43×10 6, 两者之差为 4.83×10 6, 即观测到的 CO2 浓度增加值,小于模拟得到的化石燃烧贡献 的 增 加 量 6.61×10 6 与 植 被 NEE 的 贡 献 值 3.23×10 6 之和.由于高塔位于玉米带农作物区域 和森林自然下垫面的交接地带[图 3(a)浅黄色和 绿色地带],为了找出模拟的植被 NEE 贡献值为 正的原因,计算了 Carbon Tracker 两块区域(农作 物种植区和森林区)的年平均 NEE 值,玉米带农 业种植区的 NEE 为-4.80µmol/(m2·s),其年平均浓 度贡献值应为负 , 而在观测塔东北部森林区的 NEE 为 2.60µmol/(m2·s),这是模拟出植被 NEE 贡 献值为正的原因.因为没有该地区森林下垫面的 CO2 通量直接观测,所以在本文中还不能评估其480 450 420 390 360 50 0 -50 1 6月 6 11不确定性和误差大小. 2.3.2 生长季的对比与不确定性分析 这里定 义生长季为 6~9 月共 4 个月[10],通过图 7 模拟和观 测的小时 CO2 浓度可以看出,生长季节观测值显 示 CO2 浓度有很强的日变化特征,其生长季平均 日振幅(日最高浓度减去日最低浓度)为 20.16×10 6,而模拟的平均日振幅为 24.30×10 6(图 8b),说明 WRF-STILT 模型能很好地模拟出高塔 CO2 浓度日变化特征,生长季生物质燃烧产生的 CO2 浓 度 贡 献 值 为 0.06×10 6, 且 6 月 (0.118× 10 6)>7 月 (0.077×10 6)>8 月 (0.045×10 6)>9 月 -6 (0.001×10 ),表明与植被 NEE 和化石燃料燃烧的 CO2 排放通量的高贡献相比,生物质燃烧的浓度 贡献可以被忽略.少数时间段,模拟 CO2 浓度明显 高于观测值,且模拟的化石燃料燃烧产生的 CO2 浓度增加值接近 50×10 6(例如 7 月 7 日,7 月 10 日), 这是由于该时间段,气团在观测塔附近强停留时 间长,所以导致化石燃料和植被 NEE 模拟的 CO2 浓度信号强.观测值 背景值 模拟值CO 浓度(×10 )6 -6月2CO 浓度增加值(×10 )6 -1621262化石燃料 生态系统净交换 生物质燃烧 1 6 11 16 21 26CO 浓度(×10 )6 -480 450 420 390 360 330 50 17月2CO 浓度增加值(×10 )6 -6 7月111621263102-50161116 时间(d)2126317期CO 浓度(×10 )6 -胡480 450 420 390 360 330 50 1 8月 8月诚等：基于 WRF-STILT 模型对高塔 CO2 浓度的模拟研究24332CO 浓度增加值(×10 )6 -6111621263102-50 1 6 11 16 时间(d) 21 26 31CO 浓度(×10 )6 -4509月4002CO 浓度增加值(×10 )6 -350 501 9月61116212602-50161116 时间(d)2126图7生长季高塔观测 CO2 浓度与模拟结果对比Fig.7 Comparison between CO2 concentration observations and modeled results in growing seasons模拟和观测的 CO2 浓度的均方根误差为 13.7×10 6,对比模拟和观测的 CO2 浓度增加值[图 8(a)],其拟合直线斜率为 1.08,说明模型能够很好 的模拟出 CO2 浓度变化的趋势,这进一步验证了 WRF-STILT 模型对于农业区大气 CO2 浓度强日 变化的模拟能力,以及在先验的 CO2 通量的基础 上,基于高塔浓度观测对通量进行优化的潜力.线 性拟合得到的截距则表明模拟得到的 CO2 浓度 增加值整体偏高约 7.26×10 6,由于观测的 CO2 浓 度增加值是高塔浓度观测值与大气背景值之差 ( 图 1), 前期分析背景值浓度与真实值相差在 0.6×10 6 以内,而仪器观测误差为 0.03×10 6,所以 可以得出截距偏高主要是由模拟的 CO2 浓度增 加值偏高造成的 , 这很可能是由于整个生长季 NEE 的低估、化石燃料燃烧排放的 CO2 高估或 者边界层高度的误差这 3 方面导致的.下面将就这 3 个方面的不确定性进行分析. Peter[18]表明 Carbon Tracker 在区域尺度上的 NEE 存在一定的误差.为了分析所使用的 Carbon Tracker 生长季植物 NEE 的误差,将同样位于高塔 100m 观测处的涡度相关观测 NEE 和所对应的 Carbon Tracker 格点中 NEE 进行比较(3h 平均,表 2),斜率表示 Carbon Tracker 与涡度相关观测 NEE 的比值(白天:反应光合作用;夜晚:反应呼吸作用. 回归线过零点,除了 6 月份两者的斜率接近于 1 之 外(白天和夜晚分别为 0.91 和 1.1),在 7、8、9 月 白天的 NEE 偏高,接近观测值的 2 倍,7、 8 月的夜 间 NEE 也同样接近于 2.虽然其足迹代表范围有 一定差异,鉴于整个玉米带下垫面植被类型均一 性较高[10],该结果依然可以反映出 Carbon Tracker 提供的 NEE 依然存在很大不确定性. 对于化石燃料燃烧的 CO2 排放,EDGAR 虽。
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基于WRF模式的京津冀地区地表大气CO2浓度的模拟研究作者：梁周彤唐文瀚曾宁才其骧韩鹏飞张宇权维俊姚波王普才刘志强来源：《大气科学学报》2022年第03期摘要在“雙碳”目标背景下，从国家层面到地方层面，区域、城市、行业企业都在制定和实施双碳目标行动计划。
CO2模拟因其客观性和高时空分辨率等优势，在城市碳排放研究中深受重视。
本研究以京津冀地区为研究区域，采用Picarro仪器高精度观测的2019—2020年CO2数据，利用WRF模式进行CO2传输模拟，分析了CO2浓度变化的季节特征，评估了模式在城区中心、城郊及背景3个观测站点的模拟效果，并对边界层高度及化石燃料碳排放等可能影响CO2浓度的因素进行了研究。
3个观测站点分别为北京中国科学院大气物理研究所325 m气象塔观测站（北京站）、河北香河观测站（香河站）和上甸子区域本底观测站（上甸子站）。
模拟结果表明：上甸子站优于香河站，香河站优于北京站，在冬季尤其明显;CO2浓度的高值区主要分布在城区、电厂和工业区，尤其是唐山、石家庄和邯郸地区，大量交通、工业排放导致CO2浓度明显上升，且高值区的范围在冬季最大;就日平均变化和日变化而言，边界层高度与CO2浓度存在相反变化趋势;3个站点的化石燃料碳排放（FFECO2）与近地面总CO2浓度存在正相关关系，冬春季的相关性高于夏秋季，且FFECO2的占比从大到小依次为北京站、香河站、上甸子站;CO2传输模拟的不确定性存在空间差异和季节变化。
关键词CO2浓度;WRF模式;边界层高度;化石燃料碳排放自工业革命以来，地球表面平均大气CO2浓度从300×10-6以下增长到了410×10-6左右（Friedlingstein et al.，2020）。
在温室气体里CO2的占比最大，IPCC第五次报告指出，在温室效应的作用下，1901—2012年间全球地表平均温度上升了0.89 ℃。
2016年中国化石燃料燃烧排放的CO2（FFECO2）占据了全球总排放量的28%，准确估计中国的FFECO2排放量是全球和区域收支分析和碳减排监测工作的先决条件（IPCC，2013）。
尽管最近对全球气候变化问题的关注激增，但其范围巨大，并且紧迫性往往被低估。
中国目前面对的挑战是严峻的，尤其在煤炭使用方面，如果中国能够抓住机遇，就可以在21世纪引领世界实现可持续发展（Zeng et al.，2008）。
众多研究表明，面对气候变化碳减排迫在眉睫。
过往研究表明，新兴工业化经济体（巴西、印度、中国以及南非等）多为发展中国家，人口以及经济迅速发展带来大量的能源消耗，自由贸易导致了更高的能源消耗和CO2排放（Ahmed et al.，2016;Boamah et al.，2017）。
我国温室气体观测起步较晚，中国气象局自1990年起在青海瓦里关站开始大气温室气体浓度采样观测，目前已经扩展至北京上甸子、浙江临安、黑龙江龙凤山、湖北金沙、云南香格里拉、新疆阿克达拉等7个大气本底站，同时也积极参与WMO/GAW以及相关实验室的各类比对研究（周凌晞等，2008;刘立新等，2014）。
以往对碳排放的研究多是以国家为单位进行。
而且，对CO2的观测以远离城市的区域为主，对城市区域的观测和研究相对较少。
而城市区域在全球温室气体排放中占据重要地位，其区域排放的CO2占全球CO2排放量的67%～76%，因此量化城市CO2排放，并找出导致其变化的驱动因子可减少城市碳排放（Han et al.，2020a）。
近年来国内也有针对城市区域的CO2观测实验，研究结果表明城市内的CO2浓度变化也具有明显的季节、日变化特征，变化强度与光合作用强弱、人为因素、风向等有关，并且与O3等一些污染物的浓度呈显著相关（尹起范等，2009;高松，2011）。
国内现有的CO2观测多数是单站点的观测，缺乏城市尺度的网格化CO2观测，而高密度的CO2数据对于城市碳排放的评估具有重要意义。
国外已经进行过不少网络化的CO2观测实验，Shuterman et al.（2016）认为现有的二氧化碳观测网络不足以解决特定城市的排放现象，他们构建了伯克利大气CO2观测网络（BEACO2N）并在加州奥克兰市全境和附近实现了高密度的观测，其研究发现了仪器捕捉到的小时、日和季节性的CO2信号在空间尺度上无法单独由大气传输模型准确表示，这表明地面观测网络在温室气体监测工作中的重要性。
有研究使用300多个精度在8×10-6～12×10-6的LP8（SenseAir LP8）CO2传感器，在瑞士Carbosense CO2传感器网络上进行了长期的高密度网络观测实验并进行评估。
研究表明近地面CO2信号依赖于人为排放、生物圈活动（光合、呼吸作用）以及气象条件（边界层高度、CO2运输）（Mueller et al.，2019）。
这些研究表明，在面对复杂的城市环境时，多点的观测更能获取CO2特征信息。
北京、天津、河北（以下简称京津冀，JJJ）作为我国北方最大的城市化区域，居住人口超过1亿，面临着巨大的减排压力。
尽管京津冀地区已经有一些碳排放清单研究，但对区县尺度CO2排放的综合评估还是十分有限的，而这些信息对实施缓解战略至关重要（Han et al.，2020b）。
全面研究城市尺度水平CO2浓度分布特征，模式模拟是不可或缺的，国内外也进行过相关的研究。
有研究对马里兰州进行嵌套WRF-Chem模拟实验，发现城市区域大气传输误差并不局限在一天中的特定时间，减少大气传输和耗散相关的误差能有效提高温室气体排放模型的效果（Martin et al.，2019）。
Feng et al.（2019）对2014年1月期间中国北京以及周边地区的化石燃料排放CO2进行了高分辨的模拟，使用的模式合理地再现了研究区域内的气象场，并发现北京地区模拟的CO2和CO混合比与实测较为吻合，研究表明FFECO2混合比与北京观测到的CO2、CO和PM2.5总浓度显著相关（Feng et al.，2019）。
以上研究表明大气传输和地面排放对CO2的模拟是至关重要的。
在我国力求实现碳达峰、碳中和的大背景下，本研究通过结合京津冀地区不同环境背景下的高精度观测数据和长时间模拟，呈现了京津冀地区城市尺度的CO2季节变化特征，并表明CO2传输模拟的不确定性存在空间差异和季节变化，对揭示京津冀地区碳排放现状，落实碳减排政策，探索可持续发展道路，应对未来全球变暖趋势和气候变化等具有重要意义。
1 资料和方法1.1 观测仪器和数据本文使用来自高精度基准站的观测数据，数据采集使用美国Picarro公司2系列的仪器，观测精度达到0.2×10-6，观测数据的时间分辨率为10 min。
京津冀环境气象预报预警中心提供了上甸子的基准站观测数据，中国科学院大气物理研究所（大气所）提供了北京、香河的基准站观测数据。
三个站点位置如图1红点所示：北京大气所铁塔站（116.36°E，39.96°N），河北香河站（116.96°E，39.75°N），北京上甸子站（117.11°E，40.65°N）。
大气所铁塔站位于高城市化区域，站点周边为密集的居民区等建筑，京-藏高速交通线。
在站点周围1 km范围内，植被高度在15～20 m，植被覆盖率在10%～18%，建筑物的高度在70～200 m（Liu et al.，2012;Cheng et al.，2018;Yang et al.，2021）。
香河站位于北京东南方约50 km的城郊地区，覆盖的植被类型为灌溉农田。
站点周围的建筑物主要是20 m以下的居民房（Yang et al.，2021）。
上甸子站位于京津冀经济圈的中心地带，距离北京市150 km，具有温带半湿润季风气候，周围植被类型为林地、果園和农田，仅在南边0.8 km处有一村庄，周边30 km内无明显工业排放源存在（张林等，2021）。
1.2 模式本文使用WRF-CO2模式，对京津冀地区进行了2019—2020年共2 a的长时间高分辨模拟。
WRF-CO2是一个基于WRF-Chem的中尺度模式，并加入了示踪剂传输网格和中尺度天气模拟的能力（Bao et al.，2020）。
模式数据主要分为4部分：1）初始气象场使用NECP的FNL再分析数据（1°×1°），时间分辨率为6 h;2）CO2浓度背景场使用GOES-Chem的模拟结果;3）人为排放清单来自国家发展和改革委员会能源研究所、北京工业大学与中国科学院大气物理研究所合作开发的排放清单NDRC（National Development and Reform Commission;廖虹云等，2022）;4）生物圈碳通量使用VEGAS（VEgetation Global Atmosphere Soil）输出的植被碳通量数据。
WRF-CO2的格点空间分辨率为0.12°×0.12°，网格中心是116.5°E、39.3°N，网格的设置范围如图1的红框所示。
1.3 方法本文使用以下统计指标评估模拟结果与观测数据的一致性和准确性：MBE（Mean Bias Error，平均偏差，用MBE表示）、RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差，用RMSE）、相关系数r。
MBE用来估计模式的平均偏差，RMSE用来评估模拟和观测数据之间的差异，模拟与观测误差大，其权重也更大，能够反映对极端条件的模拟效果。
r是评估模式模拟数据和实际观测数据线性相关性的指标。
2 结果分析2.1 不同站点CO2浓度的时间变化大气CO2浓度受到生物圈的光合作用、呼吸作用以及人为活动碳排放的综合影响，具有明显的季节变化。
图2为北京大气所铁塔站（北京站）、河北香河站（香河站）、北京密云区上甸子站（上甸子站）2019—2020年的日平均数据，为了区分季节，选取了2019年3月—2020年2月的数据。
在北京站，2019年3月—2019年8月CO2浓度基本位于500×10-6以下，这段时间里模拟结果与观测数据比较符合。
但2019年9月—2020年2月观测与模式的CO2浓度均出现强烈的波动，主要是排放源和气象条件的变化所导致，模式模拟结果明显高于观测的数值。
香河站点2019年3月—2019年8月CO2浓度基本在450×10-6左右，2019年9月—2020年2月超过500×10-6。
上甸子站全年的CO2浓度基本维持在400×10-6～450×10-6以下，未超过500×10-6，体现了区域本底站的特征。