2024年 第33卷 第2期
《工程（英文）》 >> 2024年 第33卷 第2期 doi: 10.1016/j.eng.2023.02.017
区域公里尺度碳源-汇同化反演系统的构建与应用
a Monitoring and Assessment Center for GHGs and Carbon Neutrality & Key Laboratory of Atmospheric Chemistry of CMA, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China
b Laboratory of Climate Change Mitigation and Carbon Neutrality, Henan University, Zhengzhou 450001, China
c National Meteorological Information Center, Beijing 100081, China
d Shanxi Meteorological Administration, Taiyuan 030002, China
e Shanxi Provincial Institute of Meteorological Sciences, Taiyuan 030002, China
f Jiangsu Provincial Climate Center, Nanjing 210000, China
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摘要
CO2是地球大气中最重要的温室气体之一。自工业革命以来，人类活动排放了大量温室气体进入大气，导致自1950年以来的气候变暖，并导致极端天气和气候事件频率增加。2020年，我国承诺在2060年前努力实现碳中和，这一承诺以及我国随后的行动将导致全球和区域人为碳排放发生重大变化，因此需要及时、全面且客观的监测和验证支持（monitoring, verification and supporting, MVS）系统。MVS方法是2019年气候变化政府间专门委员会（IPCC）清单改进指南中增加的内容，基于大气CO2浓度观测数据“自上而下”同化反演碳源汇。然而，区域高分辨率的同化和反演方法仍处于初步发展阶段。本研究，我们运用本征正交分解（POD）与四维变分（4DVar）相结合的数据同化方法，基于WRF–GHG模型构建了一个在公里尺度上进行碳源-汇反演的系统，中国区域碳源汇监测核校支持系统（CCMVS-R）。CCMVS-R可以持续同化大气CO2和其他相关信息，并实现区域和局地人为碳排放和自然陆地生态系统碳交换的反演。本研究基于山西省6个地面监测站收集的大气CO2浓度观测数据，采用两层嵌套（27 km和9 km）设置理想和真实实验来验证区域人为碳排放的同化反演效果。同化后大气CO2浓度模拟值不确定性显著降低，CO2浓度模拟值与理想值之间的均方根误差接近于0。同化反演获得的2019年山西省人为碳排放总量，较采用“自下而上”方法的5套排放清单的平均值高出约28.6%（17%~38%），表明“自上而下”的CCMVS-R系统能够获取更全面的人为碳排放信息。
京公网安备 11010502051620号
