利用便攜式FTIR光譜儀研究環(huán)境大氣中CO2濃度變化

查玲玲，王 薇，謝 宇，單昌功，曾祥昱，孫友文，殷 昊，胡啟后

1. 合肥學(xué)院自動(dòng)化系，安徽 合肥 230061 2. 中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所，環(huán)境光學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230031 3. 合肥學(xué)院生物食品與環(huán)境學(xué)院，安徽 合肥 230061

引 言

二氧化碳(CO2)是地球大氣碳循環(huán)的重要組成部分，它吸收并保存大氣中的熱量，導(dǎo)致全球變暖。 CO2氣體化學(xué)性質(zhì)非常穩(wěn)定，在大氣中的滯留時(shí)間(氣體壽命)可達(dá)幾十年甚至上百年，是影響地球輻射平衡的主要溫室氣體。 近年來(lái)，由于人為活動(dòng)的排放，CO2氣體濃度一直在穩(wěn)步上升。 對(duì)CO2氣體進(jìn)行持續(xù)的精確測(cè)量對(duì)于確定它的源、匯和趨勢(shì)是至關(guān)重要的，也是氣候研究中的主要挑戰(zhàn)之一，將有助于理解碳循環(huán)[1-3]。 習(xí)近平主席在2020年多次代表我國(guó)做出“中國(guó)力爭(zhēng)于2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的相關(guān)承諾，向世界宣布我國(guó)要堅(jiān)定地走一條“綠色、低碳、高質(zhì)量”的發(fā)展道路。 并且新冠疫情也啟示我們，人類需要加快應(yīng)對(duì)氣候變化。 為了應(yīng)對(duì)氣候變化和實(shí)現(xiàn)碳中和，對(duì)關(guān)鍵的溫室氣體成分進(jìn)行精確和連續(xù)的監(jiān)測(cè)是必要的，特別是在城市區(qū)域，因?yàn)槌鞘惺菧厥覛怏w重要的人為排放源。

目前測(cè)量大氣中CO2的技術(shù)和方法主要包括原位測(cè)量、衛(wèi)星遙感以及地基遙感技術(shù)。 原位測(cè)量是測(cè)量大氣成分的一種傳統(tǒng)方法，具有測(cè)量精度高、測(cè)量時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn)，但該測(cè)量?jī)H局限于一點(diǎn)或很小的尺度，無(wú)法有效測(cè)量大尺度的溫室氣體濃度信息[4-6]。 目前國(guó)內(nèi)多應(yīng)用原位測(cè)量技術(shù)來(lái)觀測(cè)大氣CO2濃度的變化。 楊強(qiáng)等利用“運(yùn)十二”型飛機(jī)搭載高精度CRDS分析儀和相關(guān)輔助設(shè)備, 對(duì)唐山市上空200～4 600 m高度CO2與CO濃度進(jìn)行測(cè)量[7]。Lan等基于TDLAS技術(shù)連續(xù)測(cè)量了2018年2月至2019年1月德國(guó)慕尼黑市大氣CO2濃度[8]。

衛(wèi)星遙感可以大尺度地觀測(cè)全球大氣CO2濃度的時(shí)空分布，實(shí)現(xiàn)對(duì)全球溫室氣體長(zhǎng)期的觀測(cè)。 目前在軌觀測(cè)大氣CO2柱濃度的衛(wèi)星有日本的GOSAT和GOSAT-2、美國(guó)NASA的OCO-2和OCO-3、中國(guó)的TANSAT衛(wèi)星等。 Hedelius等利用OCO-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及地基觀測(cè)數(shù)據(jù)研究了美國(guó)南加利福尼亞地區(qū)的CO2排放通量[9]。 Guo等利用OCO-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)估算西伯利亞地區(qū)的CO2排放量[10]。

地基遙感觀測(cè)大氣溫室氣體和痕量氣體具有高精度、高準(zhǔn)確性等優(yōu)勢(shì)，對(duì)溫室氣體濃度的變化敏感。 目前全球最主要的溫室氣體觀測(cè)網(wǎng)是總碳柱觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)(total carbon column observing network, TCCON)。 TCCON是一個(gè)基于地基高分辨率傅里葉變換紅外光譜儀的觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，可精確測(cè)量CO2和CH4等多種溫室氣體的柱濃度，其中XCO2觀測(cè)精度為0.15%，約0.6 ppm[11]。 高分辨率傅里葉變換紅外光譜儀(IFS125HR，Bruker Optics)是TCCON和大氣成分變化觀測(cè)網(wǎng)(network for the detection of atmospheric composition change, NDACC)的主要觀測(cè)儀器。 然而該儀器成本高、體積龐大、需要大量的基礎(chǔ)設(shè)備支持和定期維護(hù)，不方便移動(dòng)[12]。 協(xié)作碳柱觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)(collaborative carbon column observing network, COCCON)是一個(gè)應(yīng)用便攜式FTIR光譜儀(EM27/SUN)的觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，目標(biāo)是將現(xiàn)有TCCON的覆蓋范圍擴(kuò)大到基礎(chǔ)設(shè)施差、不容易維護(hù)的偏遠(yuǎn)地區(qū)，用于對(duì)衛(wèi)星觀測(cè)進(jìn)行地基驗(yàn)證，也用于量化城市區(qū)域的溫室氣體排放源和匯[13]。 在Frey的研究中，發(fā)現(xiàn)便攜式FTIR光譜儀在年的時(shí)間尺度上是穩(wěn)定的，測(cè)量數(shù)據(jù)與TCCON數(shù)據(jù)每年的XCO2偏差為0.02 ppm, XCO2的精度為0.6 ppm，達(dá)到了TCCON的觀測(cè)精度[3]。 便攜式FTIR光譜儀采用非常緊湊的光學(xué)設(shè)計(jì)，非常輕便，適合在基礎(chǔ)設(shè)施差的偏遠(yuǎn)地區(qū)進(jìn)行長(zhǎng)期實(shí)驗(yàn)[14-15]。 Makarova等利用便攜式FTIR光譜儀測(cè)量了2019年3月至4月俄羅斯圣彼得堡城市大氣CO2，CH4和CO的柱濃度[16]。 國(guó)內(nèi)劉丹丹利用便攜式FTIR光譜儀觀測(cè)了對(duì)流層頂高度對(duì)拉薩地區(qū)溫室氣體柱濃度反演的影響[12]。

合肥市地處中國(guó)華東地區(qū)、安徽中部、江淮之間，2019年末常住人口約770.44萬(wàn)人。 合肥市是長(zhǎng)三角城市群副中心，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，合肥市能源消耗量逐年遞增，從2005年的1 148.2萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤增加至2019年的2 409.4萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤；CO2濃度從2005年370 ppm增加到2018年405 ppm[17]。 因此，合肥地區(qū)開(kāi)展大氣溫室氣體的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)對(duì)于研究溫室氣體的區(qū)域碳排放和變化趨勢(shì)具有重要意義。

本工作利用便攜式傅里葉變換紅外光譜儀長(zhǎng)期觀測(cè)合肥市大氣CO2的變化，基于非線性最小二乘算法反演獲得合肥地區(qū)CO2的垂直柱濃度，分析了觀測(cè)期間合肥地區(qū)CO2氣體的季節(jié)變化和年變化，將觀測(cè)數(shù)據(jù)與高分辨率傅里葉變換紅外光譜儀觀測(cè)數(shù)據(jù)、GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比，并與同期觀測(cè)的上海市大氣CO2的濃度變化進(jìn)行了比較。 目的是驗(yàn)證便攜式傅里葉變換紅外光譜儀觀測(cè)大氣CO2柱濃度和變化的性能，為區(qū)域大氣溫室氣體的碳源和碳匯分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 觀測(cè)儀器

合肥市觀測(cè)站點(diǎn)位于安徽省合肥市西北郊區(qū)的中國(guó)科學(xué)院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所內(nèi)(經(jīng)度117.17°E，緯度31.91°N)，站點(diǎn)海拔高度0.035 km[見(jiàn)圖1(a)]。 上海市觀測(cè)站點(diǎn)位于上海市徐匯區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心(經(jīng)度121.43°E，緯度31.17°N)，站點(diǎn)海拔高度0.070 5 km[見(jiàn)圖1(b)]。 便攜式光譜儀主要有FTIR光譜儀和太陽(yáng)追蹤器[圖1(c)]兩部分組成，光譜儀內(nèi)采用氟化鈣(CaF2)分束器和銦鎵砷(InGaAs)探測(cè)器，探測(cè)器采用熱電致冷。 光譜覆蓋范圍為5 000～14 500 cm-1，最大光程差(optical path difference, OPD)為1.8 cm，光譜分辨率為0.5 cm-1，一個(gè)光譜采集時(shí)間為58 s(10次掃描平均)。 光譜儀寬的光譜覆蓋波段可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)大氣CO2，CH4和H2O等氣體的觀測(cè)。 在白天晴朗無(wú)云的天氣下，儀器連續(xù)采集近紅外太陽(yáng)光譜。

圖1 (a)合肥市觀測(cè)位置(合肥市西郊科學(xué)島)；(b)上海市觀測(cè)位置(上海市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心)；(c)便攜式FTIR光譜儀

1.2 反演方法

采用TCCON觀測(cè)網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)GFIT反演算法，由太陽(yáng)吸收光譜反演出大氣CO2的垂直柱濃度(vertical column density, VCD)[18]。 GFIT是一種非線性最小二乘擬合算法，由尺度因子縮放氣體先驗(yàn)信息，以生成與觀測(cè)光譜的最佳擬合光譜。 GFIT反演算法主要包括前向模型和逐次迭代兩個(gè)部分。 前向模型主要用于計(jì)算考慮了太陽(yáng)參數(shù)、大氣參數(shù)和儀器線型參數(shù)的大氣透過(guò)率光譜，迭代計(jì)算用于將計(jì)算光譜與測(cè)量光譜進(jìn)行比較，并調(diào)整反演參數(shù)逐次迭代以獲取最優(yōu)的擬合結(jié)果。

光譜反演中的大氣溫濕、壓強(qiáng)先驗(yàn)廓線一般來(lái)自于美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)發(fā)布的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，為了提高反演精度，根據(jù)合肥站點(diǎn)氣象站實(shí)測(cè)的氣象信息更新了溫濕壓先驗(yàn)廓線的地表值。 同時(shí)，鑒于每個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)反演所用的目標(biāo)氣體和干擾氣體先驗(yàn)廓線不同，本研究基于站點(diǎn)實(shí)測(cè)的溫室氣體地表濃度對(duì)先驗(yàn)廓線進(jìn)行優(yōu)化，降低了光譜擬合殘差。 另外，光譜反演時(shí)需要對(duì)前向模型的參數(shù)根據(jù)不同站點(diǎn)的實(shí)際大氣狀態(tài)和儀器狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，優(yōu)化的參數(shù)包括光譜擬合窗口、儀器線型和光譜參數(shù)等，進(jìn)一步降低了光譜擬合殘差。 擬合殘差定義如式(1)

(1)

先利用GFIT反演出大氣中CO2的垂直柱濃度，然后為了降低CO2反演中的系統(tǒng)誤差，常采用O2的柱濃度作為內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算出氣體柱平均干空氣混合比濃度(column-averaged dry-air mole fraction, DMFs)，其關(guān)系式如式(2)

(2)

式(2)中： Columngas是目標(biāo)氣體柱濃度，單位為molec·cm-2，ColumnO2是大氣中氧氣的柱濃度。

太陽(yáng)光譜采集時(shí)受到云的干擾，光譜信噪比會(huì)下降，因此采集到的光譜質(zhì)量較差，會(huì)影響反演結(jié)果。 為了去除受到云和氣溶膠干擾的光譜，采用Washenfelder[19]的篩選方法剔除受到云影響的光譜。 如果光譜采集時(shí)間內(nèi)該光譜的太陽(yáng)光強(qiáng)相對(duì)變化超過(guò)5%，且太陽(yáng)追蹤儀記錄的太陽(yáng)光強(qiáng)小于1.0，則這條光譜會(huì)被剔除。

利用光譜儀觀測(cè)環(huán)境大氣CO2的變化，假定一段時(shí)間內(nèi)CO2柱濃度的變化可以忽略，用這段時(shí)間內(nèi)觀測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差來(lái)度量觀測(cè)精度。 選取有代表性的晴朗無(wú)云且長(zhǎng)時(shí)間觀測(cè)的一天的典型數(shù)據(jù)，即2020年4月29日中午11：00—13：00兩個(gè)小時(shí)內(nèi)的觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)估算CO2的探測(cè)精度。 由這段時(shí)間內(nèi)的觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算出XCO2的標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.17 ppm，平均值為414.47 ppm，探測(cè)精度約為0.04%。 Hedelius等在Pasadena站點(diǎn)的觀測(cè)精度為0.08%[20]。 Gisi等測(cè)得Karlsruhe站點(diǎn)的觀測(cè)精度為0.08%[15]。 結(jié)果表明合肥站點(diǎn)便攜式FTIR光譜儀觀測(cè)獲得的數(shù)據(jù)具有其他地基遙感站點(diǎn)相當(dāng)?shù)木取?/p>

1.3 儀器線型ILS的監(jiān)測(cè)

儀器線型的監(jiān)測(cè)對(duì)于判斷光譜儀的光路準(zhǔn)直狀態(tài)至關(guān)重要，因?yàn)楣庾V儀的準(zhǔn)直狀態(tài)影響氣體反演結(jié)果的準(zhǔn)確性[21]。 在光譜反演中，假定儀器線型為理想線型，即sinc函數(shù)與rectangular函數(shù)的卷積[22]。 在外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)前，通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)室內(nèi)環(huán)境大氣中水汽吸收線來(lái)確定光譜儀的儀器線型(instrument line shape, ILS)。 利用LINEFIT軟件分析測(cè)量的7 000～7 400 cm-1光譜波段的水汽吸收譜線，得到了儀器線型函數(shù)的振幅調(diào)制效率(ME)和相位誤差(PE)。 實(shí)驗(yàn)設(shè)置光源和光譜儀距離分別為300，400，500和600 cm，對(duì)四個(gè)不同距離測(cè)得的光譜進(jìn)行分析，結(jié)果如圖2所示。

圖2 儀器振幅調(diào)制效率(ME)和相位誤差(PE)Fig.2 Amplitude modulation efficiency andphrase error of the spectrometer

圖2是測(cè)量的光譜儀的儀器振幅調(diào)制效率和相位誤差隨距離的變化，由圖看出，在不同距離處，ME和PE數(shù)值變化很小，四次測(cè)量的ME平均值為0.98，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.01(表1)，ME的平均損失為1.58%±1.32%，小于10%；PE平均值為0.003 rad(表1)，小于0.02 rad。 儀器線型ME和PE的值表明，光譜儀的準(zhǔn)直狀態(tài)良好，在反演中可以假定為理想的儀器線型。 在外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，還要做同樣的實(shí)驗(yàn)來(lái)判定光譜儀的準(zhǔn)直狀態(tài)。 結(jié)果表明，便攜式FTIR光譜儀在外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中性能穩(wěn)定，為后續(xù)的數(shù)據(jù)反演和觀測(cè)結(jié)果提供了質(zhì)量保證。

表1 ME，PE的測(cè)量值Table 1 ME and PE values

2 結(jié)果與討論

2.1 光譜擬合結(jié)果

在光譜擬合中，反演大氣CO2應(yīng)用的光譜微窗口如表2所示。 對(duì)于CO2的反演，同時(shí)采用多個(gè)光譜窗口進(jìn)行光譜擬合，取多個(gè)窗口反演結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果，減少了反演誤差。

表2 CO2氣體分子的光譜反演窗口Table 2 Spectral windows for retrieval of CO2 column

圖3(a)和(b)是一條典型太陽(yáng)光譜分別在中心波數(shù)為6 220和6 339.5 cm-1的兩個(gè)窗口的CO2擬合結(jié)果。 光譜采集的時(shí)間是2018年4月15日3時(shí)4分1秒(UTC時(shí)間)，光譜對(duì)應(yīng)的太陽(yáng)天頂角為37.18°。 圖中Observed和Calculated分別表示測(cè)量光譜和擬合光譜，Residual是擬合殘差。 圖3可看出，兩個(gè)窗口的擬合殘差的均方根誤差(rms)數(shù)值都是0.002%，值很小，說(shuō)明CO2的光譜擬合較好。

圖3 CO2光譜擬合結(jié)果及殘差(a)6 220 cm-1附近；(b)6 339.5 cm-1附近

2.2 合肥地區(qū)CO2的季節(jié)變化和年變化

對(duì)便攜式FTIR光譜儀采集的近紅外太陽(yáng)吸收光譜進(jìn)行反演, 獲得了2016年9月至2020年5月間CO2柱濃度的長(zhǎng)時(shí)間序列。 數(shù)據(jù)不連續(xù)是由于儀器故障或不利的天氣條件造成的。 圖4顯示了Xair(干空氣的柱總量與O2的柱總量之比)的長(zhǎng)時(shí)間序列。 Xair是判斷儀器穩(wěn)定性的指標(biāo)之一，觀測(cè)期間Xair值在0.956和1.02之間，平均值為0.98，標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.005(0.49%)，顯示了測(cè)量期間觀測(cè)數(shù)據(jù)的一致性，并且Xair與其他TCCON站點(diǎn)的觀測(cè)值一致[18]，說(shuō)明便攜式FTIR光譜儀測(cè)量狀態(tài)的穩(wěn)定性。 圖5顯示了合肥站點(diǎn)觀測(cè)的XCO2的單個(gè)測(cè)量值、日均值和月均值的時(shí)間序列。 由于缺乏代表性，因此不考慮數(shù)據(jù)點(diǎn)少于10個(gè)的采樣日的數(shù)據(jù)。 由圖5可以看出，大氣中CO2的濃度含量呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化。 從3月中旬春季開(kāi)始隨著植物生長(zhǎng)，植物的光合作用增強(qiáng)，大氣中CO2逐漸降低，尤其在7、8月份，夏季XCO2下降最快，到9月初秋季XCO2達(dá)到最小值。 然后隨著秋季光合作用減弱以及植被和土壤呼吸作用加強(qiáng)，XCO2逐漸升高，到春季三月達(dá)到最大值。 XCO2的日均值位于(401.23±0.60)和(418.41±0.31) ppm之間，而在數(shù)據(jù)完整的2017年月均值的季節(jié)幅值為6.96 ppm。 植物光合作用導(dǎo)致當(dāng)?shù)厣L(zhǎng)季節(jié)CO2的減少，而光合作用在秋冬季逐漸減弱導(dǎo)致CO2累積。 但是，作為長(zhǎng)壽命氣體，XCO2的測(cè)量結(jié)果對(duì)數(shù)百公里的空間尺度上的交換變化敏感，因此，本地生物圈的光合作用和呼吸作用并不是季節(jié)周期的唯一驅(qū)動(dòng)因素。 同時(shí)，觀測(cè)站點(diǎn)距離合肥市區(qū)約10 km，觀測(cè)受到東南方向的市區(qū)人為碳排放的影響。

圖4 Xair的時(shí)間序列Fig.4 Time series of retrieved Xair

在測(cè)量期間，盡管數(shù)據(jù)不連續(xù)，但從時(shí)間序列圖明顯看出XCO2具有逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，從2016年的平均濃度值406.24 ppm上升到2020年的416.08 ppm，4年間上升了10.84 ppm，年平均增長(zhǎng)率約為(2.71±0.66) ppm·yr-1。 Shan等觀測(cè)合肥地區(qū)2015年9月至2017年10月的XCO2的年增長(zhǎng)率約為(2.23±0.63) ppm·yr-1[23]。 Guo等觀測(cè)到2010年—2016年青藏高原站點(diǎn)大氣CO2的年平均增長(zhǎng)率約為(2.31±0.02) ppm·yr-1[24]。

圖5 合肥地區(qū)XCO2的時(shí)間序列

2.3 與高分辨率FTIR觀測(cè)的CO2結(jié)果比較

中國(guó)科學(xué)院環(huán)境光學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室于2014年1月安裝了地基高分辨率FTIR光譜儀系統(tǒng)。 該儀器的最大分辨率是0.001 cm-1，覆蓋近紅外波長(zhǎng)范圍為4 000～11 000 cm-1，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了高精度、高準(zhǔn)確性地測(cè)量CO2，CH4，N2O和H2O等溫室氣體的柱濃度[14, 23, 25]。 為了驗(yàn)證低分辨率的便攜式FTIR光譜儀觀測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，將便攜式FTIR光譜儀的觀測(cè)結(jié)果與高分辨率FTIR光譜儀的同步測(cè)量結(jié)果進(jìn)行比較。 這里使用相同的反演算法對(duì)高分辨率FTIR光譜儀采集的光譜進(jìn)行反演，且反演中采用相同的參數(shù)。 圖6給出了2017年兩個(gè)光譜儀同時(shí)測(cè)量的XCO2值。 可以發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)光譜儀都捕捉到了CO2氣體濃度的日變化。 但是由于兩個(gè)儀器光譜分辨率和平均核不同，兩個(gè)測(cè)量之間存在偏差。 兩個(gè)光譜儀觀測(cè)的XCO2平均偏差為1.32 ppm。 Frey等將便攜式FTIR光譜儀和高分辨率FTIR觀測(cè)的XCO2值進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)XCO2偏差均值為0.20 ppm[3]。 與此同時(shí)，將兩個(gè)光譜儀觀測(cè)的XCO2的日均值進(jìn)行比較，結(jié)果如圖7所示。 將兩個(gè)光譜儀觀測(cè)的日均XCO2進(jìn)行線性擬合，則線性擬合的斜率為1.08±0.03，相關(guān)系數(shù)R為0.97。 結(jié)果顯示了便攜式FTIR光譜儀觀測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

圖6 便攜式FTIR光譜儀和高分辨率FTIR同步觀測(cè)的2017年XCO2結(jié)果Fig.6 XCO2 observed by portable FTIR and high-resolution FTIR spectrometer in 2017

圖7 便攜式FTIR光譜儀和高分辨率FTIR測(cè)量的XCO2日均值的比較 線條是兩個(gè)儀器觀測(cè)值的擬合

2.4 與GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)比較

為了進(jìn)一步驗(yàn)證地基觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，使用已經(jīng)被TCCON站點(diǎn)驗(yàn)證的GOSAT數(shù)據(jù)來(lái)和合肥的觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行橫向比較。 GOSAT衛(wèi)星監(jiān)測(cè)全球溫室氣體濃度時(shí)空分布及其變化，其重訪周期為3 d，在當(dāng)?shù)貢r(shí)間約為13：00過(guò)境合肥。 GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)為官網(wǎng)下載的二級(jí)數(shù)據(jù)XCO2(v02.91)，選取以合肥地基觀測(cè)站點(diǎn)為中心、經(jīng)緯度±5°范圍內(nèi)過(guò)境的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

地基遙感是在一個(gè)站點(diǎn)的溫室氣體柱總量觀測(cè)，在與衛(wèi)星數(shù)據(jù)做比對(duì)時(shí)，沒(méi)有考慮衛(wèi)星空間分辨率的差異，一般選用衛(wèi)星過(guò)境前后30～60 min的地基觀測(cè)數(shù)據(jù)，并選擇以地基站點(diǎn)為中心1°～5°范圍內(nèi)的衛(wèi)星產(chǎn)品。 由于衛(wèi)星的空間和時(shí)間覆蓋率有限，當(dāng)匹配數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)量較少時(shí)，可將時(shí)間空間的匹配條件放寬到衛(wèi)星過(guò)境前后120 min和大于5°，但大氣CO2存在較明顯的日變化，放寬時(shí)空匹配會(huì)造成衛(wèi)星的數(shù)據(jù)代表性出現(xiàn)偏差，造成兩個(gè)數(shù)據(jù)相關(guān)性低。 在TCCON站點(diǎn)驗(yàn)證GOSAT數(shù)據(jù)方面，Morino等選擇以每個(gè)FTIR站點(diǎn)為中心的1～3°經(jīng)/緯度矩形區(qū)域范圍內(nèi)選取衛(wèi)星數(shù)據(jù)[26]，而Ohyama等選擇以Saga站點(diǎn)為中心的±2°經(jīng)/緯度矩形區(qū)域范圍內(nèi)選取衛(wèi)星數(shù)據(jù)[27]。 由于合肥站點(diǎn)不是GOSAT衛(wèi)星觀測(cè)的目標(biāo)站點(diǎn)，因此采用Morino和Ohyama的選取標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致可對(duì)比的有效數(shù)據(jù)對(duì)較少，因此使用相對(duì)寬松的選取原則。

為了直接比較不同遙感儀器的測(cè)量，必須考慮它們不同的先驗(yàn)廓線和平均核[28]。 Zhou等運(yùn)用TCCON數(shù)據(jù)的先驗(yàn)廓線來(lái)校正衛(wèi)星的反演，發(fā)現(xiàn)平滑后的XCO2與未平滑XCO2之間的差為-0.6～0.3 ppm[29]。 Shan等用地基FTS的先驗(yàn)廓線對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑，發(fā)現(xiàn)平滑后的XCO2數(shù)據(jù)與未平滑數(shù)據(jù)的偏差在-1.08～1.41 ppm之間[23]。 Ohyama等應(yīng)用TCCON數(shù)據(jù)的先驗(yàn)廓線來(lái)校正GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)先驗(yàn)廓線校正對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的影響很小，調(diào)整后的GOSAT XCO2數(shù)據(jù)與原始GOSAT XCO2數(shù)據(jù)之間的平均偏差為(-0.02±0.17) ppm，而采用衛(wèi)星數(shù)據(jù)柱濃度平均核平滑后的TCCON XCO2數(shù)據(jù)與原始TCCON XCO2數(shù)據(jù)之間的平均偏差為(-0.08±0.12) ppm[27]。 多個(gè)研究結(jié)果表明，在衛(wèi)星數(shù)據(jù)與地基數(shù)據(jù)相比較時(shí)，應(yīng)用先驗(yàn)廓線和平均核平滑對(duì)XCO2比較的影響很小。 因此，本文直接比較了衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地基數(shù)據(jù)，而沒(méi)有考慮不同先驗(yàn)廓線和平均核的影響。

選擇衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間前后2 h的地基數(shù)據(jù)并求平均值，然后將其與對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，對(duì)比結(jié)果如圖8所示。 盡管根據(jù)該匹配標(biāo)準(zhǔn)，衛(wèi)星和地基的匹配數(shù)據(jù)不多，但是由圖8可以看出，地基光譜儀觀測(cè)的日均值XCO2數(shù)據(jù)和GOSAT數(shù)據(jù)一致性較好。 衛(wèi)星XCO2值與地基的XCO2值之間的差值的平均值被計(jì)算為偏差(衛(wèi)星數(shù)據(jù)減去FTIR數(shù)據(jù))。 地基觀測(cè)期間共有22對(duì)匹配數(shù)據(jù)，兩個(gè)數(shù)據(jù)的平均偏差為(0.63±1.76) ppm。 圖9顯示了地基光譜儀和GOSAT衛(wèi)星觀測(cè)的XCO2的相關(guān)性，二者的相關(guān)系數(shù)r為0.86，顯示出兩個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)高的相關(guān)性，表明便攜式FTIR光譜儀可以用于將來(lái)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地基校驗(yàn)。

圖8 GOSAT衛(wèi)星與便攜式FTIR光譜儀測(cè)量的XCO2對(duì)比圖

圖9 地基便攜式FTIR光譜儀與GOSAT的XCO2結(jié)果散點(diǎn)圖Fig.9 Scatter plot of XCO2 observed by GOSATand portable FTIR spectrometer

2.5 與上海市觀測(cè)的大氣CO2結(jié)果比較

2020年10月27日至12月22日，在上海市徐匯區(qū)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心利用便攜式FTIR光譜儀觀測(cè)大氣溫室氣體的濃度變化。 將合肥站點(diǎn)秋季觀測(cè)數(shù)據(jù)與上海站點(diǎn)同期觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。 兩個(gè)城市都處于長(zhǎng)三角地區(qū)，都屬于溫室氣體高排放地區(qū)，且兩個(gè)站點(diǎn)緯度接近，因此兩個(gè)城市同期觀測(cè)具有可比性。 觀測(cè)期間，由于兩地天氣不同導(dǎo)致觀測(cè)的日期不同，這里只選取了5天重合日期的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。 圖10顯示了同步觀測(cè)期間合肥市和上海市的XCO2時(shí)間序列。 由圖10看出，同步觀測(cè)期間，上海站點(diǎn)與合肥站點(diǎn)的CO2柱濃度變化基本一致，都在11月7日濃度最低，在12月21日濃度最高。 合肥觀測(cè)點(diǎn)的XCO2日均值位于(415.09±0.84)和(417.80±0.67) ppm之間，上海觀測(cè)點(diǎn)的XCO2日均值位于(411.87±1.07)和(416.63±1.70) ppm之間，表明同步觀測(cè)期間合肥市的XCO2值略高于上海的XCO2值，這反映了兩市CO2濃度的差異。

圖10 同步觀測(cè)期間合肥和上海觀測(cè)的XCO2時(shí)間序列比對(duì) 黑色和紅色圓圈分別表示合肥和上海的XCO2值Fig.10 The time series of XCO2 observedin Hefei and Shanghai

3 結(jié) 論

CO2是大氣中含量最豐富的人為溫室氣體。 由于二氧化碳在氣候變化中的重要作用，因此對(duì)它的精確和連續(xù)觀測(cè)非常重要。 地基傅里葉變換紅外光譜技術(shù)是目前大氣中痕量氣體遙測(cè)的一種高精度和高準(zhǔn)確性的方法和手段。 本工作基于地基FTIR光譜技術(shù)采集近紅外太陽(yáng)吸收光譜，反演出合肥地區(qū)大氣中CO2氣體的柱濃度，分析大氣CO2的季節(jié)變化和年變化規(guī)律。 研究目的是驗(yàn)證便攜式FTIR光譜儀觀測(cè)大氣CO2柱濃度和變化的性能，為區(qū)域大氣溫室氣體的碳源和碳匯分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和支撐技術(shù)。

觀測(cè)到的2016年9月至2020年5月合肥CO2柱濃度的結(jié)果顯示，大氣中CO2氣體有著明顯的季節(jié)變化，并且呈現(xiàn)出逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，年平均增長(zhǎng)率約為(2.71±0.66) ppm·yr-1。 為了驗(yàn)證便攜式FTIR光譜儀觀測(cè)的準(zhǔn)確性，將便攜式FTIR光譜儀與高分辨率FTIR光譜儀的同步測(cè)量結(jié)果作了比對(duì)，兩者測(cè)量的XCO2的偏差約為1.32 ppm，兩者的相關(guān)系數(shù)r為0.97，顯示了便攜式光譜儀觀測(cè)結(jié)果有高的準(zhǔn)確性和可靠性。 另外，用地基光譜儀的測(cè)量數(shù)據(jù)與衛(wèi)星GOSAT數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，兩者平均偏差為(0.63±1.76) ppm，二者的相關(guān)系數(shù)r為0.86，顯示出地基結(jié)果與衛(wèi)星結(jié)果具有較好的一致性。 最后，將2020年秋季合肥市的觀測(cè)結(jié)果與上海市的同步觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較，結(jié)果表明同步觀測(cè)期間合肥市與上海市的XCO2變化基本一致，合肥的CO2柱濃度略高于上海市。 觀測(cè)結(jié)果表明，便攜式FTIR光譜儀能準(zhǔn)確觀測(cè)大氣CO2的柱濃度和變化，能用于在偏遠(yuǎn)地區(qū)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地基校驗(yàn)中。