中國XCO2時空分布與影響因素分析

莫 露,巫兆聰,張 熠

中國XCO2時空分布與影響因素分析

莫 露,巫兆聰*,張 熠

(武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430079)

結(jié)合OCO-2衛(wèi)星觀測的CO2柱濃度混合比數(shù)據(jù)(XCO2),研究2014～2018年間中國CO2的時空分布及季節(jié)波動,并對影響XCO2分布的因素進(jìn)行相關(guān)分析.結(jié)果表明, XCO2在研究時段內(nèi)以2.56×10-6/a的速度增長;年均季節(jié)波動為3.26×10-6.在2014～2018年間觀測到中國植被呈顯著的上升趨勢,尤其是在西北和東南沿海地區(qū). 植被活動是影響XCO2季節(jié)變化的重要因素,在東北地區(qū)觀測到XCO2與歸一化植被指數(shù)(NDVI)呈顯著負(fù)相關(guān)(=-0.58).人為排放是影響XCO2空間分布的重要因素,二者具有空間分布一致性(=0.397,<0.05),尤其是在人為排放較強(qiáng)(>103t)的區(qū)域,人為排放量與XCO2的相關(guān)性更強(qiáng)(=0.714).最后分區(qū)域統(tǒng)計(jì)人口、電力消耗和路網(wǎng)密度等社會經(jīng)濟(jì)因素對XCO2的影響,相關(guān)性分析的結(jié)果分別為0.78, 0.69和0.34,證明中國XCO2分布與社會經(jīng)濟(jì)因素的相關(guān)性.

XCO2濃度；時空分布；季節(jié)波動；影響因素分析

CO2是大氣中最主要且壽命較長的溫室氣體,對于地球大氣輻射及氣候變化有著重大影響[1-2].自2006年以來,中國由于其快速的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展及較大的人口基數(shù),成為全世界最主要的溫室氣體排放國之一[3-4].但中國大氣CO2時空分布存在較強(qiáng)的不確定性,環(huán)境因素的影響機(jī)制尚未清晰.

區(qū)域CO2濃度因時間、地區(qū)而異,并受到氣候、地表覆蓋、植被和人為活動的影響.一些專家學(xué)者對分析影響CO2時空分布和影響因素進(jìn)行研究:包括結(jié)合區(qū)域植被和地表覆蓋、氣候類型、氣溫、地表亮溫、降水、風(fēng)速風(fēng)向、人為排放和能耗等數(shù)據(jù),分析多種影響因素對區(qū)域大氣CO2時空分布的影響[5-8].但目前已有的針對CO2時空分布和影響因素的研究分析多是考慮單個因素的影響,缺乏對多種影響因素的綜合分析. 衛(wèi)星XCO2觀測數(shù)據(jù)可以有效揭示植被活動、人為排放和社會經(jīng)濟(jì)因素對碳循環(huán)的影響.為此,許多國家開展了相關(guān)碳衛(wèi)星觀測計(jì)劃,包括歐洲的ENVISAT SCIAMACHY,日本GOSAT及后續(xù)星GOSAT-2,美國OCO-2及OCO-3等.我國也于2016年12月發(fā)射了第一顆嗅碳衛(wèi)星TanSat,并于2018年開始發(fā)布數(shù)據(jù)[9-13].

因此,本文假設(shè)OCO-2衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)能夠較好地反映近地表CO2變化情況,使用2014年8月～2018年12月的OCO-2XCO2數(shù)據(jù)結(jié)合經(jīng)驗(yàn)正交分解,分析區(qū)域CO2的時空分布變化及季節(jié)波動.同時假設(shè)MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品、ODIAC人為排放清單數(shù)據(jù)和中國統(tǒng)計(jì)年鑒中人口、電力消耗和路網(wǎng)密度數(shù)據(jù)能夠較好地表示區(qū)域的植被、人為排放和社會經(jīng)濟(jì)狀況,定性定量分析不同影響因素對中國CO2濃度分布的影響.

1 數(shù)據(jù)集與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

1.1.1 OCO-2XCO2數(shù)據(jù) 使用的XCO2數(shù)據(jù)來自O(shè)CO-2日觀測數(shù)據(jù)(v9r),覆蓋2014年9月～ 2018年12月,但2014年11月、2017年8月存在數(shù)據(jù)空缺.OCO-2衛(wèi)星能夠以較高的空間分辨率(～2.25km)提供地面XCO2觀測信息[14].為了保證數(shù)據(jù)的可靠性,本文僅使用OCO-2在陸地上的觀測,并以Quality Flag(QF)為0進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和質(zhì)量控制,獲取高觀測質(zhì)量的XCO2數(shù)據(jù).與總碳柱濃度觀測網(wǎng)TCCON地面站數(shù)據(jù)對比, OCO-2觀測的整體標(biāo)準(zhǔn)差為～1×10-6[15].

考慮到OCO-2觀測受云和氣溶膠等影響, XCO2數(shù)據(jù)時空分布不均勻且存在空缺,在研究區(qū)域范圍內(nèi)構(gòu)建0.5°×0.5°格網(wǎng),對XCO2數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣并統(tǒng)計(jì)格網(wǎng)內(nèi)XCO2的月平均值.在這一尺度下,研究區(qū)域XCO2觀測點(diǎn)覆蓋較均勻且密集.

1.1.2 MODIS NDVI數(shù)據(jù) 本文使用歸一化植被指數(shù)NDVI來表征區(qū)域植被活動,通過分析NDVI與XCO2的相關(guān)性來研究植被對區(qū)域CO2的影響.這里使用的NDVI數(shù)據(jù)來自MODIS Level-3月均數(shù)據(jù)(MOD13A3), 需重采樣到與XCO2一致的0.5°格網(wǎng).

1.1.3 人為排放清單數(shù)據(jù)ODIAC 使用的化石燃料CO2排放數(shù)據(jù)來自O(shè)DIAC人為CO2排放清單. ODIAC是日本國家環(huán)境實(shí)驗(yàn)室NIES下GOSAT項(xiàng)目組開發(fā)的全球高分辨率人為CO2排放數(shù)據(jù)集, 基于國家級化石燃料CO2排放估計(jì)量、化石燃料消耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星觀測的夜間燈光數(shù)據(jù)和CARMA發(fā)電廠數(shù)據(jù)庫提供的點(diǎn)源位置/排放數(shù)據(jù)對人為CO2排放進(jìn)行估算, 能夠在全球范圍內(nèi)提供1km和1°格網(wǎng)的月均人為CO2排放數(shù)據(jù)[16].這里使用的是ODIAC數(shù)據(jù)的最新版本ODIAC 2019數(shù)據(jù)集1km排放數(shù)據(jù).

1.1.4 其他輔助數(shù)據(jù) 為分析社會經(jīng)濟(jì)因素對CO2濃度分布的影響,使用來自中國統(tǒng)計(jì)年鑒的包括人口、電力消費(fèi)和路網(wǎng)長度在內(nèi)的社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)[17].

1.2 研究方法

式中:是實(shí)對稱陣,滿足式(6)

式中:的列為的特征向量,是由的特征值組成的對角陣,而時間函數(shù)求解方法如式(7)所示.

最后計(jì)算特征向量的貢獻(xiàn)率,得到的第一特征向量(第一空間模態(tài)),認(rèn)為是研究時段內(nèi)最具有共同特征的平均場,最具代表性.通過時空轉(zhuǎn)換得到的時間序列也類似.對2014～2018年中國月均XCO2進(jìn)行EOF分解,獲得最具代表性的第一空間模態(tài)和第一時間模態(tài),從而分析XCO2的時空分布特征.

式中:x和x分別為第和個時間序列數(shù)據(jù).研究使用泰爾森斜率估計(jì)方法評估中國2014～2018年NDVI的變化,從而確定研究時段內(nèi)中國植被的變化趨勢.

1.2.3 Mann-Kendall檢驗(yàn) 通過對中國2014～ 2018年NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行泰爾森斜率估計(jì)后,需要對趨勢估計(jì)結(jié)果做Mann-Kendall檢驗(yàn)[19],確定區(qū)域植被時序變化趨勢是否顯著.

對于具有個樣本的時間序列,定義標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量,如式(9)～(10)所示.

式中: sign是符號函數(shù),滿足式(11)～(12).

2 結(jié)果分析與討論

2.1 地面驗(yàn)證

為了評估重采樣后OCO-2觀測的XCO2數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,將衛(wèi)星XCO2數(shù)據(jù)與地面站數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證.使用的地面驗(yàn)證數(shù)據(jù)來自WMO/GAW提供中國大氣本底站數(shù)據(jù)[20],包括瓦里關(guān)站(WLG)、鹿林站(LLN)和上甸子站(SDZ),如圖1所示.

地面驗(yàn)證結(jié)果如圖2所示.2個數(shù)據(jù)集具有較好的一致性(2=0.61,RMSE=2.41×10-6),但不同站點(diǎn)存在差距.WLG位于遠(yuǎn)離建成區(qū)的青藏高原瓦里關(guān),大氣成分穩(wěn)定且清潔,受人為影響較小,因此數(shù)據(jù)一致性較強(qiáng)(2=0.74, RMSE=2.10×10-6).LLN位于山區(qū),周邊無工業(yè)影響,2=0.81,RMSE=1.61×10-6.但SDZ位于北京城區(qū)東北,周邊工業(yè)密集,人口眾多,地面站更易受到人為排放的影響,站點(diǎn)數(shù)據(jù)與衛(wèi)星觀測相差較大(2=0.48,RMSE=2.74×10-6).

圖1 地面驗(yàn)證站點(diǎn)分布

圖2 地面驗(yàn)證結(jié)果

總的來說,衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)與地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)具有較好的一致性.WLG和LLN站地面驗(yàn)證相關(guān)性更強(qiáng),其次是SDZ,主要是受站點(diǎn)周邊環(huán)境的影響.數(shù)據(jù)集整體偏差為2.41×10-6,這一結(jié)果與前人的研究精度相似[21],表明內(nèi)插后的月均XCO2數(shù)據(jù)是可靠的,可以用于后續(xù)的分析.

2.2 中國XCO2的時空分布特征

為了量化分析中國XCO2的時空變化,對2014～ 2018年月平均XCO2數(shù)據(jù)進(jìn)行EOF分析.EOF第一模式幾乎包括XCO2變化的全部信息,占比84.24%,能夠較好地反映XCO2的年際變化.

圖3 研究時段內(nèi)XCO2第一空間模態(tài)分布

由圖3可知,研究時段內(nèi)中國XCO2分布存在東西差異,XCO2濃度自西向東逐漸上升,并在上海西部達(dá)到最大值(405.66×10-6),最小值集中出現(xiàn)在藏南地區(qū)(401.75×10-6).中國CO2分布東西梯度明顯,總體特征是東部CO2濃度較高,西部較低.這與前人的研究結(jié)果一致[22-24],主要是由于CO2主要來源為人為排放與生物質(zhì)燃燒排放,而中國人口密度大且經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的區(qū)域集中于東部,人為排放的差異引起了中國CO2空間分布的東西梯度差.

類似的,通過EOF分析得到對應(yīng)的XCO2第一時間模態(tài),它反映了XCO2年際變化,結(jié)果如圖4(a)所示.

由圖4(a)中2014～2018年中國XCO2平均年際變化可知,中國XCO2時間分布表現(xiàn)出明顯的逐年上升和季節(jié)波動趨勢:由2014年9月的394.67×10-6上升到2018年12月的409.15×10-6,年增長趨勢為2.56×10-6/a,高于2014～2018年全球2.07×10-6/a的平均增長速率.主要是由于研究時段內(nèi)中國的高速發(fā)展,人為排放增強(qiáng)造成的:中國處于高速發(fā)展時期,而經(jīng)濟(jì)增長通常意味著更多的能源消耗和更大的CO2排放.據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒顯示[17],2014～2018年中國的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)呈持續(xù)上升趨勢,從2014年的63.61萬億元增加到2018年的90.03萬億元,同時人口也從2014年的13.68億人增加到13.95億人.人口和經(jīng)濟(jì)的增長伴隨碳排放量的增加,中國碳排放由2014年的9820Mt波動上升到2018年的10065Mt.

為了研究XCO2的季節(jié)波動,對月均XCO2濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行去趨勢化處理,得到XCO2的季節(jié)振幅,如圖4(b)所示.中國XCO2每月變化具有明顯的季節(jié)波動性:XCO2年最大值出現(xiàn)在春季(3～5月),最小值集中在夏季(7～8月),XCO2的平均季節(jié)振幅為3.26×10-6/a.XCO2的季節(jié)波動主要受到生物圈活動和人為排放的影響.冬季植被活動減弱,對CO2的吸收能力也下降,而此時城市供暖,含碳化石燃料大量燃燒,冬季XCO2開始上升;春季植被活動開始恢復(fù),由于光合作用還未達(dá)到最大水平,而土壤分解和植被的呼吸作用隨著溫度上升增強(qiáng),光合作用仍弱于植被和土壤的呼吸作用,因此大氣XCO2仍在增長,最終導(dǎo)致XCO2在春季達(dá)到峰值[25];夏季植被生長旺盛,光合作用對CO2的吸收較強(qiáng),反映在季節(jié)趨勢上,夏季XCO2達(dá)到全年最低值.

2.3 中國植被變化趨勢及其影響分析

植被是影響區(qū)域CO2分布的重要因素,通過對大氣CO2的吸收、儲存和釋放作用影響區(qū)域碳循環(huán)[26].

使用2014～2018年時序NDVI數(shù)據(jù),研究中國植被變化趨勢,并結(jié)合XCO2時序數(shù)據(jù)分析植被對大氣CO2的影響.針對NDVI數(shù)據(jù),使用泰爾森趨勢估計(jì)和Mann-Kendall檢驗(yàn),確定中國植被變化的空間分布,如圖5所示.

對中國2014～2018年各像素NDVI值進(jìn)行了趨勢估計(jì),表現(xiàn)出正趨勢的像素多于負(fù)趨勢:中國58.5%像素的NDVI值都表現(xiàn)出正增長趨勢,33.6%的像素為負(fù)趨勢.對趨勢估計(jì)的結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),結(jié)果表明,2014～2018年中國大部分地區(qū)的NDVI變化趨勢都未通過顯著性檢驗(yàn)(>0.05),僅8.8%的像素表現(xiàn)出顯著變化,其中88.7%的像素表現(xiàn)出增加趨勢.

圖5 研究時段內(nèi)中國植被變化趨勢

總的來說,2014～2018年間中國植被呈增加趨勢,并且在西北的陜西、內(nèi)蒙古和新疆等地和東南沿海的福建、珠三角地區(qū),植被的增加趨勢更為明顯.這與前人的研究結(jié)果相似[27].自1999年國家開始實(shí)施退耕還林還草政策以來,中國西北地區(qū)平均NDVI呈上升趨勢,區(qū)域植被的逐步增加與這20余年來的生態(tài)工程建設(shè)密切相關(guān)[28].東南沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),人口密集,城市化進(jìn)程通常伴隨著植被的退化,但亦研究表明,由于地方政府實(shí)行環(huán)境友好政策,如跨區(qū)域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制,近幾年來東南沿海城市綠化水平明顯增加[29].

中國的NDVI空間分布也表現(xiàn)出東高西低的趨勢, NDVI在臺灣東南沿海地區(qū)取得最大值(0.88),新疆取得最小值(-0.07).植被生長主要受氣候因素的影響,東南沿海區(qū)域溫度適宜,降水充足,植被生長更為旺盛,相應(yīng)的NDVI值較大.針對植被對CO2的影響分析,統(tǒng)計(jì)NDVI與XCO2的Pearson相關(guān)系數(shù),結(jié)果如圖6所示.

NDVI與XCO2總體呈負(fù)相關(guān)(=-0.40,<0.05),體現(xiàn)植被對大氣CO2的吸收作用,XCO2濃度變化受到植被活動的影響.并且影響程度在空間分布上有所不同:在東北地區(qū)發(fā)現(xiàn)強(qiáng)的負(fù)相關(guān)區(qū)域(= -0.58),分析原因,東北地表覆蓋以森林和農(nóng)田為主,較高的植被覆蓋率使得植被活動對CO2影響強(qiáng)烈.根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒,2018年內(nèi)蒙古和黑龍江森林面積分別為2614.85萬hm2和1990.46萬hm2,位居全國第一和第三[17],此外東北平原還是中國最大的糧食生產(chǎn)基地.較大的植被面積可能導(dǎo)致東北地區(qū)XCO2變化較大.植被活動會顯著影響近地表CO2濃度,進(jìn)而反映到衛(wèi)星觀測中.而中國東部沿海以及西南地區(qū)負(fù)相關(guān)性較弱(>-0.28).對于人口稠密,工業(yè)發(fā)達(dá)的東部地區(qū),人為排放對大氣CO2的影響不可忽視,且受沿海氣候的影響,NDVI與XCO2相關(guān)性較弱.西南地區(qū)全年NDVI都處于較高水平(年均NDVI=0.67),是全國平均NDVI值的197%.且云南省2018年森林面積為2106.16萬hm2,位居全國第二,全年植被NDVI的季節(jié)波動較小,與XCO2的相關(guān)性也較弱.

僅統(tǒng)計(jì)2014～2018年生長季(4～10月)NDVI與XCO2的相關(guān)系數(shù),發(fā)現(xiàn)相關(guān)性顯著增強(qiáng),尤其是在東北地區(qū),區(qū)域平均相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.69.相關(guān)性的增強(qiáng)也說明植被對大氣CO2的吸收作用,并且這種影響主要出現(xiàn)在植被生長活動旺盛的季節(jié).

植被是引起區(qū)域CO2季節(jié)變化的主要因素,但驅(qū)動生物圈-大氣CO2交換的潛在機(jī)制尚不清晰,遙感能夠?yàn)檠芯科鋬?nèi)在機(jī)制提供有效的技術(shù)手段. XCO2反映整層氣柱中CO2的總量,可以作為研究陸地生物圈碳通量變化的重要指標(biāo).中國NDVI在生長季逐漸上升,對應(yīng)的XCO2呈下降趨勢,二者表現(xiàn)出相似的模式.這表明由于植被生長期間對CO2的吸收增加,植被光合作用大量吸收大氣CO2,引起近地表CO2濃度變化,進(jìn)而被衛(wèi)星觀測,即植被活動的增強(qiáng)對區(qū)域大氣XCO2濃度產(chǎn)生了可測量的影響.

2.4 中國人為排放及其影響分析

人為排放是大氣CO2排放的主要來源.統(tǒng)計(jì)中國2014～2018年均ODIAC分布,如圖7(a)所示.中國人為排放較強(qiáng)的區(qū)域集中在京津冀、長三角和珠三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū).這些區(qū)域經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,其中三大城市群占全國經(jīng)濟(jì)份額超過40%,人口眾多,相應(yīng)的人為排放也較強(qiáng).

人為排放與XCO2的空間分布模式具有一致性:XCO2較大的區(qū)域集中在中國東部沿海地區(qū),對應(yīng)的人為排放量也較大.這也說明人類活動對XCO2濃度的影響.但也存在異常區(qū)域:新疆沙漠地區(qū)XCO2濃度較高,對應(yīng)的人為排放量卻較少,分析原因,這主要是沙漠XCO2反演算法在沙漠地區(qū)的不確定性導(dǎo)致的[30].

為了分析人為排放與XCO2的相關(guān)性,以101t為間隔將人為排放量劃分6個等級,統(tǒng)計(jì)對應(yīng)的平均XCO2濃度[31],結(jié)果如圖7(b)所示.

整體來看,ODIAC和XCO2在空間分布上顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)=0.397(<0.05),并且在人為排放大的地區(qū)(>103t),二者的相關(guān)系數(shù)會提高到0.714.區(qū)域人為排放較小時,XCO2的變化也較為平緩,當(dāng)排放量大于103t時,XCO2隨人為排放增長呈線性變化.這一結(jié)果證明,人為排放與XCO2分布具有空間一致性,人為排放較強(qiáng)的區(qū)域,XCO2濃度也較高;并且在人為排放較大的區(qū)域,OCO-2衛(wèi)星能夠更好地觀測并估算CO2排放.

人類活動會導(dǎo)致大量的CO2排放,從而導(dǎo)致近地表CO2濃度的變化,但生物圈的吸收作用和大氣運(yùn)動等會影響CO2的估算.年均XCO2和人為排放量的相關(guān)性表明,可以通過遙感觀測XCO2估算區(qū)域人為排放量,特別是在排放量較大的區(qū)域.但對于低排放地區(qū)和點(diǎn)源排放地區(qū),由于大氣運(yùn)動會影響遙感對點(diǎn)源CO2信號的探測,所以遙感觀測在排放量較小的區(qū)域觀測估算的不確定性會增強(qiáng).

2.5 社會經(jīng)濟(jì)因素對XCO2分布的影響分析

社會經(jīng)濟(jì)因素是CO2排放的內(nèi)在驅(qū)動因素.前人的研究中,IPAT/Kaya模型被廣泛應(yīng)用于分析CO2排放的驅(qū)動因素.模型將影響CO2排放的人口、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)因素劃分為4類:人口規(guī)模、人均GDP、GDP能源強(qiáng)度和能源消耗碳足跡[32].參考這一思路,本文分別分析了人口、電力和路網(wǎng)能耗對CO2濃度的影響.

為了分析人口、電力消耗和路網(wǎng)長度等社會經(jīng)濟(jì)因素對XCO2空間分布的影響,將中國劃分為7個子區(qū),分別是東北(NE)、華北(NC)、華東(EC)、華中(CC)、華南(SC)、西北(NW)和西南(SW),具體分區(qū)如圖1所示.分區(qū)域統(tǒng)計(jì)人口(億人)、電力消耗(單位:億kw·h)、路網(wǎng)長度(km)和對應(yīng)的XCO2,結(jié)果如圖8所示.

XCO2與社會經(jīng)濟(jì)水平及人類活動強(qiáng)度相關(guān),為此統(tǒng)計(jì)社會經(jīng)濟(jì)因素與XCO2的空間分布格局,結(jié)果表明,人口、電力消費(fèi)量和路網(wǎng)長度與XCO2呈正相關(guān),但無一一對應(yīng)關(guān)系:東北地區(qū)人口、電力消耗和路網(wǎng)均低于西南地區(qū),其XCO2濃度卻略高于西南地區(qū).分析原因,西南與東北地區(qū)的人為排放量相差較大,東北地區(qū)作為我國主要的重工業(yè)區(qū),年均人為排放量是西南地區(qū)的3倍,這種地區(qū)差異主要是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異造成的.總的來說,人口、電力和路網(wǎng)等社會經(jīng)濟(jì)因素與XCO2空間分布相關(guān)性較好.

分析XCO2與人口、電力消費(fèi)量及路網(wǎng)長度的相關(guān)性,其相關(guān)系數(shù)矩陣如表1所示.

表1 XCO2與人口、電力消費(fèi)量及路網(wǎng)長度相關(guān)性

由表1可知,人口與電力、路網(wǎng)之間的相關(guān)性較強(qiáng),即人口眾多的地區(qū)通常對電力消費(fèi)較高,交通也更為發(fā)達(dá).XCO2與人口、電力消耗相關(guān)性更強(qiáng),相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.780和0.694.人口密集區(qū)域通常意味著更多的能源消耗,相應(yīng)的碳排放量也會增加;而火力發(fā)電仍以燃煤為主,含碳化石燃料的大量燃燒,導(dǎo)致大量CO2排放,也反映在XCO2濃度上.區(qū)域電力消耗一定程度上反映了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,說明大氣XCO2變化與人類活動、社會經(jīng)濟(jì)水平顯著相關(guān)[33].

3 結(jié)論

3.1 2014～2018年間,XCO2空間分布存在區(qū)域差異,自西向東XCO2濃度逐漸上升,在東部沿海的長三角地區(qū)取得最大值.這與我國能源消耗和人口密度分布格局相似.時序分布上,中國XCO2濃度由2014年的394.67×10-6上升到2018年的409.15×10-6,年增長速率為2.56×10-6/a,比全球2.07′10-6/a的平均水平高23.67%.并且存在明顯的季節(jié)波動,區(qū)域年最大XCO2濃度出現(xiàn)在春季,最小值集中在夏季,季節(jié)振幅達(dá)到3.26×10-6.研究時段內(nèi)中國XCO2濃度的持續(xù)上升與國家快速發(fā)展,能源排放增加相關(guān),而區(qū)域XCO2的季節(jié)波動模式與生物圈活動,尤其是植被的季節(jié)變化相關(guān).

3.2 植被影響中國XCO2的時空分布,是我國主要碳匯.二者的相關(guān)分析表明,植被活動對區(qū)域大氣CO2有明顯的吸收作用,全國范圍內(nèi)植被與XCO2總體呈負(fù)相關(guān)(=-0.40,<0.05),并且在植被活躍的生長季(4～11月)相關(guān)性顯著增強(qiáng)(=-0.69),反映出植被對區(qū)域碳排放的吸收作用.

3.3 通過對人為排放和XCO2相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),二者具有空間一致性.人為排放強(qiáng)的區(qū)域?qū)?yīng)的XCO2濃度也較大,二者整體相關(guān)系數(shù)為0.394.且人為排放較大的地區(qū)(排放量>103t),人為排放與XCO2的相關(guān)系數(shù)提高到0.714.證明人為排放化石燃料燃燒對區(qū)域XCO2的貢獻(xiàn),并且衛(wèi)星觀測對估算人為排放較強(qiáng)地區(qū)的碳排放更有優(yōu)勢.

3.4 社會經(jīng)濟(jì)水平對區(qū)域CO2分布的影響不可忽視.通過分析人口、電力消費(fèi)量和路網(wǎng)長度對XCO2的影響,發(fā)現(xiàn)XCO2與人口、電力消耗相關(guān)性更強(qiáng),相關(guān)系數(shù)分別為0.78和0.69,證明大氣XCO2變化與人類活動、社會經(jīng)濟(jì)水平的相關(guān)性.

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Spatial and temporal variations of XCO2in China and its influencing factors analysis.

MO Lu, WU Zhao-cong*, ZHANG Yi

(School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China)., 2021,41(6)：2562～2570

We comprehensively analysed the spatio-temporal changes and seasonal patterns in the CO2concentrations in China from 2014 to 2018 using OCO-2XCO2data. Moreover, influencing factors of XCO2were evaluated. Regarding the temporal distribution, the CO2concentration in China increased at an average rate of 2.56×10-6/a, with significant annual seasonal variations of 6.78 ×10-6. A significant increasement of vegetations was observed in China between 2014 and 2018, especially in the northwest and southeast coastal, which was mainly related to the returning farmland to forest program. Seasonal variations of XCO2in China were generally controlled by vegetation activities, and a significant negative correlation between XCO2and NDVI was observed, especially in northeast China (=-0.58). Anthropogenic emissions were identified as the dominant contributor of XCO2distributions, and the spatial correlation were quantified (=0.397,<0.05), especially for those regions with larger emissions (emissions>103t,=0.714). Finally, the socio-economic factors such as population, electricity consumption and road network density were found to affect XCO2by region, and the results of the correlation analysis were 0.78, 0.69 and 0.34, respectively.

XCO2concentration；spatial and temporal distribution；seasonal patterns；analysis of influencing factors

X511

A

1000-6923(2021)06-2562-09

2020-12-15

國家自然科學(xué)基金(41971283,41827801)

* 責(zé)任作者, 教授, zcwoo@whu.edu.cn

莫 露(1996-),女,廣西貴港人,武漢大學(xué)碩士研究生,主要研究方向?yàn)闇厥覛怏w遙感監(jiān)測.發(fā)表論文1篇.