王寧章 李明 羅文昭 王劍瓊 李寶鑫 任磊

（1 中國大氣本底基準觀象臺，西寧 810001；2 青海省溫室氣體及碳中和重點實驗室，西寧 810001）

0 引言

二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）是影響地球輻射平衡最重要的溫室氣體之一，對全球氣候變暖有著重要的影響[1]。1997年簽署的《京都議定書》規(guī)定，需要減排的最主要溫室氣體包括CO2和CH4[2-3]。已有的研究表明，自工業(yè)化革命以來大氣中CO2和CH4的濃度上升趨勢非常明顯[4-5]。2019年，全球大氣主要溫室氣體的年平均濃度均達到新高，其中CO2為410.5±0.2 ppm，CH4為1877±2.0 ppb，分別為工業(yè)化之前水平的148%和260%[6]。

人類活動產(chǎn)生的溫室氣體是導致全球溫度升高的主要原因，繼而引發(fā)的洪澇、干旱、暴風雨和海平面上升等在內(nèi)的各種極端氣候事件，給人類社會經(jīng)濟發(fā)展和自然環(huán)境帶來極為嚴重的影響[7-8]。近年來，為應對全球氣溫上升所帶來的一系列挑戰(zhàn)，我國提出了“力爭在2030年前實現(xiàn)碳達峰，2060年實現(xiàn)碳中和”的目標愿景[9]。

本文基于2019年瓦里關站的觀測數(shù)據(jù)對該站CO2和CH4濃度的季節(jié)變化、日變化特征和潛在源區(qū)進行了初步分析，對評估該地區(qū)溫室氣體的背景濃度水平及其分布變化具有一定的意義。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域自然概況

瓦里關站（100°54′ E，36°17′ N）位于青海省海南州共和縣東部的瓦里關山山頂（圖1），地處青藏高原東北部，具有明顯的高原大陸性氣候，周邊沒有明顯人為污染源，其觀測數(shù)據(jù)可以反映歐亞大陸重要的源、匯信息[12-13]。

圖1 瓦里關站地理位置Fig. 1 Geographical location of Waliguan Station

1.2 觀測方法和數(shù)據(jù)處理

本研究所用的CO2和CH4數(shù)據(jù)來自基于波長掃描光腔衰蕩技術（Wavelength Scan Cavity Ring Down Spectroscopy，WS-CRDS）研發(fā)的Picarro G2401 CO2/CH4/CO/H2O在線分析儀，采樣高度80 m。該系統(tǒng)安裝簡單，操作維護簡便，測量精度較高，其使用標準氣可溯源至WMO/GAW一級標準氣序列[14]。Picarro G2401溫室氣體在線分析儀工作標準氣序列主要包括標準氣W和目標氣T，按順序間隔每6 h進樣一次，每次進氣時間為5 min。樣品濃度由W的儀器輸出值與標稱濃度線性擬合定值。T是已知濃度的標準氣，每6 h通過比較標稱值和系統(tǒng)分析值來判斷儀器運行的穩(wěn)定性，對不符合線性關系的數(shù)據(jù)予以剔除，并依次對分析數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制[15-16]。后向軌跡模型采用的氣象資料為美國國家環(huán)境預報中心（NECP）提供的同時段全球資料同化系統(tǒng)（GDAS）數(shù)據(jù)（ftp: //arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/gdas1），并從中提取了研究站點的邊界層高度數(shù)據(jù)。其他氣象數(shù)據(jù)都來源于瓦里關站DZZ4型自動氣象站。

1.3 后向軌跡模型

拉格朗日混合單粒子軌跡模型（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory，HYSPLIT）由美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）研發(fā)。該模型具有處理多氣象要素輸入場、多物理過程和多類型污染物排放源的較為完整的輸送、擴散和沉降模式，是大氣科學界使用最廣泛的大氣傳輸和擴散模型之一，已經(jīng)被廣泛地應用于多種污染物在各個地區(qū)的傳輸和擴散的研究中[17-18]。HYSPLIT計算軌跡混合了拉格朗日法和歐拉方法，使用了移動的參考系來進行對流和擴散計算[19]。

為了探討污染物的可能來源區(qū)域，本研究利用NOAA建立的HYSPLIT4軟件計算全天到達站點位置的8601條48 h后向軌跡，初始高度設定為500 m。500 m高空為邊界層中間位置左右，可以更好地計算邊界層內(nèi)污染物的可能移動路徑。

1.4 潛在來源貢獻函數(shù)模型

潛在來源貢獻函數(shù)（Potential Source Contribution Function，PSCF）是基于HYSPLIT模型識別區(qū)域來源的方法。通過將氣流的后向軌跡與某些物質(zhì)相結(jié)合，計算得到該物質(zhì)潛在源區(qū)。某區(qū)域的PSCF值越大，表示該區(qū)域作為目標站點潛在的污染源區(qū)的可能性越高[20]。其計算的原理為：

式中，nij是落在第ij經(jīng)緯格中的點個數(shù)；mij是該區(qū)域中測量的值超過使用者自行設置閾值的點數(shù)量；w（nij）為權重函數(shù)，主要是用于降低PSCF的不確定性，本研究設定的權重函數(shù)是基于n的平均值進行計算得到的[21-22]。

2 結(jié)果與討論

2.1 瓦里關站大氣CO2和CH4濃度季節(jié)變化

圖2為瓦里關站CO2和CH4濃度及主要氣象要素的季節(jié)變化情況?？梢钥闯觯呃镪P站氣象要素呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化特征，溫度和濕度呈現(xiàn)夏秋季高、冬春季低的變化特征，邊界層在春季較高，風速在冬春季相對較大。其中年相對濕度的變化范圍為10.5%～78.7%，溫度變化范圍為－18.4～13.8 ℃，冬季的平均氣溫僅為－10.31±3.7 ℃，邊界層高度的變化范圍在103.5～1404.3 m，風速的變化范圍在1.0～13.4 m/s，全年平均風速為4.72±1.72 m/s。周凌晞等[23]研究表明，瓦里關地區(qū)NE—ENE來向地面風對CO2濃度水平的影響最大，當風速為3～10 m/s時，對CO2濃度的影響最小。NE—ENE—E來向地面風對CH4濃度升高貢獻較大，靜風和風速大于10 m/s時對CH4濃度有較大影響。

2007年，淮河發(fā)生了流域性大洪水。面對嚴峻的汛情，在國家防總統(tǒng)一指揮下，淮河防總協(xié)調(diào)流域各省防指，堅持以人為本，實施了有效的洪水管理，科學調(diào)度防洪工程，取得了良好的效果。分析2007年淮河大洪水防御的實踐經(jīng)驗，有利于進一步推進淮河洪水管理。

圖2 2019年瓦里關站CO2和CH4濃度及主要氣象要素的季節(jié)變化Fig. 2 Seasonal variation of CO2, CH4 and main meteorological elements at Waliguan Station in 2019

從圖2也可以看出，瓦里關站CO2濃度呈現(xiàn)出與溫濕度相反的季節(jié)變化特征，具體表現(xiàn)為夏秋季低、冬春季高。CO2的年平均濃度為412.07±4.78 ppm，其中夏季CO2平均濃度僅為406.81±3.51 ppm。這是因為5—7月瓦里關草甸植被生長旺盛，植物光合作用最強，自5月開始瓦里關CO2濃度開始緩慢下降，在7月達到一年中的最低值，8月開始植被進入成熟和枯萎期，隨著光合作用減弱和土壤呼吸作用的增強，以及冬季北方取暖化石燃料燃燒的影響[24-25]，CO2開始迅速上升，冬春季CO2平均濃度分別達到414.06±3.56 ppm和415.8±2.76 ppm。

CH4濃度季節(jié)變化呈現(xiàn)和CO2濃度正好相反的特征，表現(xiàn)為夏秋季高、冬春季低。CH4的年平均濃度為1935.17±21.13 ppb，其中春季最低，平均濃度為1931±22.73 ppb。這與北半球中高緯度地區(qū)的變化特征不相一致[26-27]，可能的原因為夏秋季草甸面豐富，牧民放牧活動增加，CH4的局地排放源增多，以及來自蘭州—西寧城市群主導氣流的輸送使CH4濃度升高[28]。總體來看，瓦里關相較于其他地區(qū)的CO2和CH4濃度依然處于較低的水平，但略高于2019年全球平均濃度。

2.2 瓦里關站大氣CO2和CH4濃度日變化

圖3為瓦里關站2019年不同季節(jié)大氣CO2和CH4日變化情況。從圖中可以看出，不同季節(jié)大氣CO2和CH4均呈現(xiàn)較明顯的日變化，日變化幅度和規(guī)律均存在明顯的季節(jié)差異性。CO2濃度夏季日變化振幅相對其他季節(jié)較大，振幅為3.81 ppm，而春秋冬季分別僅為0.93 ppm、1.66 ppm、0.82 ppm，這是由于夏季植被生長茂盛，光合作用強，植被在日間因光照吸收更多的CO2，使CO2濃度降低的幅度更大，同時夏季太陽輻射也更強，溫度高，對流旺盛，大氣更易擴散，也會導致CO2的濃度有所降低。

圖3 2019年瓦里關站不同季節(jié)大氣CO2和CH4濃度日變化Fig. 3 Daily variation of atmospheric CO2 and CH4 at Waliguan Station in different seasons of 2019

春夏秋冬四季C H4濃度日變化振幅分別為5.77 ppb、5.79 ppb、7.58 ppb和7.44 ppb。CH4濃度在秋季的振幅最大，冬季的振幅也明顯高于春季和夏季，可能的原因是秋冬季大氣OH自由基降低，光化學作用減弱，而日間牧民放牧活動造成CH4濃度升高，導致出現(xiàn)較大的波動，表現(xiàn)為較大的日振幅。在夏秋季，光化學作用較大，CH4的吸收匯和排放源能夠互相抵消，加之夏季對流強，擴散好，使得CH4的濃度波動相對較小，體現(xiàn)為較小的日振幅[29]。

從圖3還可以看出，春夏秋季CO2濃度呈現(xiàn)夜晚高、白天低的變化特征。這是由于夜間隨著逆溫層的出現(xiàn)，對流擴散開始減少，長距離傳送、土壤和生物呼吸產(chǎn)生的CO2在近地面不斷累積，在日出前出現(xiàn)峰值[30]，日出后逆溫層消失，地面溫度升高，大氣垂直運動增強，大氣混合均勻，并且植被開始光合作用，以及強對流輸送的影響使CO2濃度逐漸降低，在15：00—17：00達到最低值。冬季CO2濃度變化呈現(xiàn)和其他季節(jié)完全相反的變化特征，具體表現(xiàn)為白天高、夜晚低的單峰特征，10：00開始出現(xiàn)抬升，13：00左右達到最大值，之后又開始下降。這是由于冬季太陽高度角減小，日照時間減少，冬季植被光合作用很弱，匯作用不明顯，CO2濃度最高值出現(xiàn)時間相對滯后，白天人類活動可能是造成CO2濃度升高的主要原因[31]。

C H4和C O2濃度表現(xiàn)出極為相似的日變化規(guī)律，春夏秋季CH4濃度均呈現(xiàn)夜晚高、白天低的變化特征。這是由于日間太陽直射溫度升高，光化學反應增強，白天對流強，CH4的擴散加快，這些因素導致10：00—11：00的CH4濃度開始降低，并在14：00—16：00達到最低值。夜間，隨著光化學反應的消失，同時出現(xiàn)逆溫效應，CH4的擴散開始減慢，CH4不斷累積，因此夜間CH4濃度較高。08：00，隨著牧民放牧活動的開始，CH4濃度會出現(xiàn)短時的升高。冬季CH4濃度呈現(xiàn)白天高、夜晚低的單峰特征，11：00—13：00的CH4濃度達到最高值，14：00開始下降，并在21：00達到最低值，之后又開始緩慢上升。出現(xiàn)這種變化的原因是冬季CH4的光化學反應減弱，白天對流相比其他季節(jié)也更弱，大氣CH4不易擴散，同時白天牧區(qū)放牧活動導致CH4濃度升高。峰值在冬季出現(xiàn)較晚，可能是由于放牧時間較晚造成了峰值的延遲[32]。

2.3 后向軌跡聚類分析

利用HYSPLIT軌跡模擬以及NCEP系統(tǒng)提供的全球同化數(shù)據(jù)，做48 h后向軌跡模擬瓦里關地區(qū)氣團后向軌跡。分別對不同季節(jié)后向軌跡進行了聚類，根據(jù)每類軌跡所代表的典型空間類型和軌跡運行速度，將其分為4類，如圖4所示。

通過軌跡聚類發(fā)現(xiàn)，到達瓦里關站的氣流主要有3個來向。其中，來自瓦里關西向源于新疆南部、青海海西和青海中部的氣團，四季大約占全部軌跡的61%、40%、100%和71%；來自東北方向源于甘肅西南部的氣團，作為瓦里關最大的人為影響源的蘭州—西寧城市群，路徑很短且具有徘徊打轉(zhuǎn)的特征，春、夏、冬季的氣團貢獻分別約為39%、36%和29%；來自西北方向源于青海海北祁連山地區(qū)的氣團，夏季大約占全部軌跡的24%左右，與前人研究基本一致[33]。

進一步對2019年不同季節(jié)CO2和CH4來源軌跡進行統(tǒng)計得到表1?？梢钥闯觯杭荆▓D4a），來自第1類軌跡（蘭州—西寧城市群）的CO2和CH4平均濃度相對較高，分別為417.73±3.83 ppm和1948.05±30.03 ppb，標準偏差也相對較大，軌跡數(shù)（847條）也最多，說明對CO2和CH4濃度的貢獻最大。夏季（圖4b），來自4類軌跡的CO2平均濃度最大值（第4類）與最小值（第2類）之差為1.58 ppm，標準偏差均較大（3.87～3.99 ppm）；來自第3類軌跡（蘭州—西寧城市群）的CH4平均濃度值最大（1943.79±21.96 ppb），標準偏差最大；第3類軌跡數(shù)（739條）最大，對CH4濃度的貢獻最大。秋季（圖4c），來自第3類軌跡（青海中部地區(qū)）的CO2平均濃度（421.55±5.73 ppm）和CH4平均濃度（1962.73±19.76 ppb）明顯偏高，為全年極大值，但其僅有38條軌跡，對CO2和CH4濃度的貢獻相對較小。冬季（圖4d）與春季的狀況極其相似，來自第2類軌跡（蘭州—西寧城市群）的C O2平均濃度（418.2±4.77 ppm）和CH4平均濃度（1956.28±30.41 ppb）明顯偏高，標準偏差也相對較大，軌跡數(shù)也最多，對CO2濃度的貢獻最大，說明蘭州—西寧城市群是瓦里關地區(qū)最為主要的人為污染源。

2.4 潛在源分析

2019年不同季節(jié)CO2和CH4的源區(qū)概率分布特征見圖5。從圖5a和5b可以看出，春季，CO2和CH4的潛在源區(qū)均主要集中在青海東北部和甘肅中部的蘭州—西寧城市群，CH4的PSCF高值區(qū)還延伸到內(nèi)蒙古西南地區(qū)，與聚類分析結(jié)果比較吻合；夏季，CO2和CH4的PSCF值分布相對春季均較弱，分布也相對松散，CO2潛在源區(qū)分散在青海西北部、中部以及甘肅東南部地區(qū)（圖5c），而CH4潛在源區(qū)分散在內(nèi)蒙古南部和甘肅東南部地區(qū)（圖5d），CH4的來源主要是東部地區(qū)人為活動的排放；秋季，CO2潛在源區(qū)從甘肅西北部至東南部地區(qū)呈帶狀分布（圖5e），CH4潛在源區(qū)主要從青海中部、南部延伸到西藏北部地區(qū)，在甘肅中部也有零星強源分布（圖5f）；冬季，CO2和CH4的潛在源區(qū)分布集中在青海東北部和甘肅中部的蘭州—西寧城市群附近，在青海海西也有零星的強源（圖5g和5h），說明在冬季由于取暖化石燃料燃燒等人為活動的影響，蘭州—西寧城市群對瓦里關地區(qū)CO2和CH4濃度的影響極為顯著。

3 結(jié)論

1）2019年，瓦里關地區(qū)CO2和CH4濃度分別為412.07±4.78 ppm和1935.17±21.13 ppb。瓦里關地區(qū)CO2濃度季節(jié)變化呈現(xiàn)出夏季低、冬春季較高的變化特征，這是由于植被光合作用和土壤呼吸作用，以及冬季北方取暖化石燃料燃燒的共同影響；CH4濃度季節(jié)變化呈現(xiàn)和CO2濃度正好相反的特征，表現(xiàn)為夏秋季高、冬春季低，夏季來自蘭州—西寧城市群主導氣流輸送和牧民放牧增加，導致CH4排放源增多。

2）瓦里關站不同季節(jié)大氣CO2和CH4濃度均呈現(xiàn)較明顯的日變化，日變化幅度和規(guī)律均存在明顯的季節(jié)差異性。夏季，CO2濃度平均日變化幅度最大，為3.81 ppm；CH4秋冬季的日變化幅度較大，分別為7.58 ppb和7.44 ppb。春夏秋季，CO2和CH4濃度均呈現(xiàn)夜晚高、白天低的變化特征，主要是由于夜間出現(xiàn)逆溫效應，對流擴散減少，長距離傳送、土壤和生物呼吸產(chǎn)生的CO2在近地面不斷累積，在日出前出現(xiàn)峰值，日間因植被光合作用和對流擴散的影響，濃度開始下降。冬季，CO2和CH4濃度呈現(xiàn)出白天高、夜晚低的單峰特征，冬季植被光合作用很弱，匯作用不明顯，白天人類活動和放牧活動可能是造成CO2和CH4濃度升高的主要原因。

3）后向軌跡聚類表明，各季節(jié)到達瓦里關站的氣流主要有3個來向，其中源于新疆南部、青海海西和青海中部的氣團占了絕大多數(shù)，來自甘肅中部和青海東北部蘭州—西寧城市群的氣團對CO2和CH4濃度貢獻最大。PSCF法分析表明，春冬季CO2和CH4的源區(qū)分布特征相類似，蘭州—西寧城市群是CO2和CH4最主要的潛在源區(qū)。