基于轨道碳观测卫星2号的四川省二氧化碳排放量估算

为实时量化区域大气二氧化碳(CO_(2))排放和监控地面CO_(2)浓度变化,利用2014年9月6日至2021年12月31日轨道碳观测卫星2号卫星观测数据,通过获取经过四川地区的有效轨道观测数据,对当地CO_(2)羽流进行识别,基于曲线积分方法,结合ERA5再分析风场资料,对四川省CO_(2)排放进行估算。研究结果表明,利用OCO-2卫星观测数据可有效估算区域CO_(2)截面通量,估算结果在0.08~4.78 kt/h,不确定度介于0.0031~0.2692 kt/h,除个别案例,不确定度占比在1.1%~8.46%,其估算结果与全球大气研究排放数据库和人为二氧化碳的开源数据清单两种排放清单的估算结果呈弱相关。

基于OCO-2卫星观测的浙江省典型城市CO_(2)柱浓度变化特征及碳排放重点源识别应用

为有效制定城市层面的低碳发展政策,实现碳达峰的发展目标,利用碳卫星2号(OCO-2)监测的高分辨率大气CO_(2)柱浓度数据(XCO_(2)),分析浙江省杭州、宁波和嘉兴3个典型城市的XCO_(2)变化特征,以及人类活动和XCO_(2)变化的关系;识别城市碳排放热点区域,评估碳排放热点源对XCO_(2)的影响,并利用拉格朗日粒子扩散模型(LPDM)进行验证。结果表明:(1)2016—2021年3个城市的XCO_(2)年增长量分别为3.1×10^(-6),2.3×10^(-6)和2.2×10^(-6),杭州的增长量最为明显;杭州和宁波在2019—2021年XCO_(2)增量明显,分别为8.0×10^(-6)和5.7×10^(-6)。杭州XCO_(2)的变化趋势与临安大气本底站CO_(2)观测数据的变化趋势一致。(2)与2017年相比,3个城市的建筑用地面积都略有增加,分别增加了0.9%,2.2%和4.8%;从人口和GDP数据来看,2016—2021年3个城市也均呈持续增加的变化趋势。表明CO_(2)浓度升高与人类活动密切相关。(3)XCO_(2)正距平高值区域基本都对应了碳排放热点源(电力企业)的下风向地区,电力企业CO_(2)的排放会导致下风向地区的XCO_(2)出现局地性增长,增量为7×10^(-6)~9×10^(-6)。