凸轮间歇分割器

黄石公园蒸汽船间歇泉喷发前、中、后期CH4和CO2扩散气体排放背景图片背景介绍：几十年来，像黄石国家公园这样的热液环境中气体的释放一直是热门研究方向。先前在黄石公园进行的研究量化了火山口和大气之间交换的二氧化碳量，强调了黄石公园如何通过火山口每年排放约4.4×107公斤的二氧化碳。诺里斯间歇泉盆地(Norris Geyser Basin, NGB)位于黄石公园的西北部，是蒸汽船间歇泉的所在地。蒸汽船间歇泉在公园的数百个间歇泉中脱颖而出，是因为它向空气中喷射的流体-气体混合物可以超过115米的高度，使其成为世界上最高的喷发活跃间歇泉。气体主要由可冷凝蒸汽和不可冷凝CO2组成，还有少量其它不可冷凝气体，如CH4。虽然蒸汽船并不定期喷发，但间歇泉最近变得非常活跃。2000年至2017年期间，发生了11次火山喷发；然而，在2018年3月至2021年2月24日期间，蒸汽船喷发了129次。为了研究气体排放的变化是否可以作为间歇泉喷发的前兆，2019年6月12日，我们连续测量了间歇泉在一次喷发事件前后30米处甲烷和二氧化碳的扩散排放。实验方法：本研究使用了两台仪器来测量地表通量。Eosense自动呼吸室(AC)被安装在距离间歇泉约30米的地面上，在间歇泉和蓄水池泉之间。AC被编程为关闭15分钟，允许气体从地下逸出积聚，打开5分钟冲洗一次，完成一个周期，期间共进行17次测试，其中喷发前完成了7次测量(包括前兆测量)，喷发后进行了10次测量。自动呼吸室(AC)通过管路连接到Picarro G2201-i CO2、CH4浓度及同位素分析仪，组成CRDS-AC通量及同位素观测系统，该系统可以测量CH4和CO2的浓度及其碳同位素组成，δ13C-CH4和δ13C-CO2大约每4s测量一次。在浓度-时间曲线稳定1 - 2分钟后的前3 - 4分钟，用斜率乘以自动呼吸室(AC)内部体积和底座横截面积的商来估算通量。CRDS仪器放置在多功能车(GorrillaCarts® GORMP-12)上。在车上，由两节12V直流深循环船用电池并联连接，通过直流-交流电源逆变器为分析仪供电。期间还使用了仅测量CO2通量的单个便携式呼吸室(PAC)。该PAC是一个闭路EGM-5便携式CO2气体分析仪(PP Systems, Amesbury, MA)，腔室直接连接到分析仪，提供二氧化碳浓度的高频繁测量(10赫兹)。使用线性模型计算CO2通量。PAC系统在另外三个标有标记的位置进行移动测量，这增加了本研究期间测量的空间足迹。图1所示：诺里斯间歇泉盆地东南部的地图。蒸汽船间歇泉(六边形)位于酸性到中性的地热区域。地图上还标注了20世纪初钻探的三口井。气体通量测量结果：在单次蒸汽船间歇泉喷发前~3 h、喷发中和喷发后~ 2 h测量了地表CO2和CH4通量以及其碳同位素组成。以观察扩散排放活动的变化是否与喷发的特定阶段有关，从而揭示诺里斯间歇泉盆地中地下气体的运移机制。在喷发之前和整个喷发过程中，我们使用Picarro CRDS分析仪测量弥漫性气体排放，我们将其报告为地表通量。对于CH4，喷发前后的通量在误差范围内相同，平均值分别为42.3±1.3和42.3±1.6 mg m&minus 2 day&minus 1。同样，CO2在喷发前(50.3±1.8 g m&minus 2 day&minus 1)和喷发后(52.3±2.2 g m&minus 2 day&minus 1)表现出相似的通量。然而，在喷发之前(不到25分钟)，与之前6次Picarro CRDS分析仪测量的平均值有偏差。这第七组测量发生在从静息期阶段到预演期阶段的过渡期间，显示CH4和CO2的通量分别下降了58%和50%。这种偏离发生在静息期(a)的结束和预演期(b)的开始，在绘制的时间序列中清晰地说明了这一点，该阶段称为前体测量(图2)。图2所示：测量期间CH4和CO2通量的时间序列(左y轴)和平滑的1分钟平均连续浓度测量值(右y轴)。当气体室关闭时，气体浓度开始增加，然后在通量测量结束时打开，气体浓度恢复到环境浓度，形成锯齿状图案。浅阴影区域表示喷发前(b)和小喷发(c)阶段。较暗的阴影区域描绘了主要的喷发，倒数第二个区域突出了液体主导阶段(d)，最暗的阴影区域显示了主要喷发的蒸汽主导阶段(e)。稳定碳同位素测量结果连续的CRDS-AC δ13C测量表明，重同位素在每个腔体中都有富集。在每个气室围封期间最后10次δ13C测量值的平均值作为δ13C源值。结果得出δ13C-CH4 = - 27.5±0.3‰，δ13C-CO2 = - 3.9±0.1‰(图4a)。这些源组成比各自的大气端元(CH4≈&minus 47‰和CO2≈&minus 8‰)的同位素重。唯一的例外是一组前体测量，其中δ13C-CH4为&minus 35.7±2.1‰，δ13C-CO2为&minus 6.2±0.4‰(图4b)。前驱体测量值明显比非前驱体测量值轻，并且更接近大气成分。将测量到的通量和气源同位素组成结合在一个图中(图3b)，突出了前驱体测量的异常性质。图左下角的基准面表示在图2所示的时间序列中也可以观察到的前兆信号。图3所示：(a)测量期间的碳同位素值。阴影区域表示喷发开始后的时期。两幅图中黑色的水平虚线表示大气的碳同位素组成，而浅灰色的虚线表示地幔源。(b)配对δ13C和通量测量。δ13C数据(左图为δ13C- CH4，右图为δ13C- CO2)利用近10次测量的平均值估算了气源气体的稳定碳同位素组成。图4所示：二氧化碳(δ13C-CO2)和甲烷(δ13C-CH4)的碳同位素比较。每个圈地都用观测到的喷发时间序列的阶段(a-e)来标记，在同一阶段出现的测量顺序是连续的数字(参见图2，以获得阶段名称的完整解释)。“前兆”测量被清楚地指出。颜色方案表示在15分钟的腔室封闭期间记录基准的相对时间，其中深色出现在开始，浅色出现在结束。每个图中的黑色菱形代表大气同位素组成的近似端元。气体扩散途径模型：虽然蒸汽船喷发的具体机制不能仅由气体测量来支持，但通过整合收集的数据和先前发布的信息，这里共享了该系统的概念模型(图5)。大量证据表明，温泉水起源于渗入并流经流纹岩的大气水，以补给NGB和公园其他地方的间歇泉。从热成因δ13C-CH4特征和地幔样δ13C-CO2组成来看，系统中大部分气体来源于深部。在两次喷发之间，我们认为存在地幔气体从深层源向上的稳态输送(图5a)。这些气体溶解在水中，在含水层顶部溶解，向地表迁移，与浅层气体混合，然后以恒定的速率从地表排出。图5所示：说明地下管道和扩散气体到地面的途径的概念模型。注意深层烃源岩和补给储层之间的区别。(A)突出显示间歇泉在喷发之间的状态，(B)展示了前兆窗口(喷发的~ 10-25分钟)。结论：在距离蒸汽船间歇泉开口30 m处进行的光腔摔荡光谱测量显示，在2020年6月12日观测到的一次喷发开始前约10-25分钟，CH4和CO2的通量分别急剧下降58%和50%。这一证据表明，就在这次喷发之前，充满气体的水向间歇泉管道流动。同样，CH4 (δ13C-CH4)和CO2 (δ13C-CO2)的前体碳同位素测量值(分别为- 35.7±2.1‰和- 6.2±0.4‰)明显轻于非前体碳同位素测量值(- 27.5±0.3‰ &minus 3.9±0.1‰)，δ13C在喷发开始后立即恢复到稳态值。热水和天然气的高估计平衡温度表明，至少在470米深处有一个深源。之前的研究呼吁监测黄石间歇泉的气体排放率，而这项研究为如何有效地进行弥漫气体测量和研究提供了一个模型。原文链接：https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2021.107233研究应用相关仪器：

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利用短波红外波段通过干燥过程分割来估计土壤含水量 土壤水分是直接影响蒸发、入渗和径流等多种环境过程的重要因素。而且，土壤水分在农业蒸散与粮食安全、湿地退化、干旱、陆气界面的能量交换等相关研究领域发挥着重要的作用。地面测量能够提供易于校准和长时间连续获取的数据，但该种方法仅针对单个小区域，难以支持空间变化研究或实地研究。基于水和土壤介电特性的巨大差异，微波遥感被广泛应用于大空间尺度的土壤水分监测，但不适用于精准农业等多种研究。热遥感可以根据地表温度来估算土壤水分，但热遥感信号不单受到土壤含水量（SMC）的影响，湿度、风速、大气条件等其他参数也会影响估计结果。而光学遥感由于其精细的空间分辨率和利用诸如MODIS、Landsat系列和Sentinel任务等卫星数据进行大尺度监测潜力之间的平衡而引起了诸多关注。目前已经提出了许多指标和模型来阐明反射率特征随SMC的变化，并利用实验室、实地、机载和卫星数据从窄带和宽带的反射率来估计SMC。这些方法/指标主要针对从饱和到风干的各级SMC；然而，作者发现饱和到风干的单一关系映射会导致准确估计的错误印象。在整个干燥过程中，光谱反射率特征和SMCs之间的回归关系不一致导致对相对较低的SMCs估计的精度较低。基于此，在本研究中， 来自南京大学、康奈尔大学和河南农业大学的研究团队提出了一种分割方法以更准确的估计SWC。作者监测了代表不同土壤特性的三种土壤样品的整个干燥过程，并通过蒸发速率变化确定其过渡点（如高SWC的阶段1干燥和低SWC的阶段2干燥）。建立了SMC估计指数，即短波归一化指数（SNI），基于辐射传输模型支持干燥过程中的SNI指数趋势。图1 实验装置示意图。利用ASD Fieldspec® Pro光谱仪进行光谱辐射亮度采集。【结果】 图2 a) 三种土壤样品蒸发速率变化与干燥时间的关系，b) 干燥过程中三种土壤在2150 nm处的反射率变化。 c) 三种样品蒸发速率导数的最大值确定干燥阶段分割点。 图3 三种样品砂/土壤含水量与光谱反射率之间的线性和对数回归的R2，a) 石英砂，b) 圬工砂，c) 伊萨卡土壤，d) 模拟大气透射率。在 a)、b) 和 c) 中，黑色虚线标记为1680 nm和2150 nm。图4 a) 显示了SMC估计的验证结果。 b)、c) 和 d) 显示了三种样品的 建模曲线（实线）、回归曲线（虚线）和验证数据集（空心圆圈）。图5 a）SMC估计值和测量值关系图，其中SMC估计值使用SNI2在线性回归中计算，Bwater 在1980 nm处评估。 图 b)、c) 和 d) 显示了三种样品的建模曲线（实线）、回归曲线（虚线）和验证数据集（空心圆圈）。【结论】利用单一回归关系和单一指数估计整个干燥过程的SMC对所有土壤类型并不是有效的。该研究证明了利用现有方法估计SMC结果不准确，以及在分割干燥过程中估计SMC的基本原理。监测整个干燥过程中3种不同土壤样品的光谱反射率和重量，将其分为两个阶段用于训练和验证。此外，基于辐射传输模型研究不同干燥阶段所提出指数和光通过水的路径长度之间的关系，并支持了经验方法建立的回归关系，尤其是对路径长度相对较短的土壤。结果表明，在分割思想下，SMC估计值和测量值之间的相关性明显提高，尤其是在SMC较低的情况下（阶段2干燥过程）。蒸发速率变化决定了干燥过程的分割过渡点，所有的土壤类型并不是一个特定的SMC值；因此，理解蒸发和SMC变化导致的光谱反射率变化之间的关系是极其重要的。例如，在实际使用中，石英砂阶段2干燥可以忽略，但它却是伊萨卡土壤干燥的重要组成部分。SN1/SN2指数结合可以有效估计三种样品的SMC。对于阶段1干燥，利用SNI1指数在1680 nm和2150 nm处的反射率预测SMC是有效的。在阶段2干燥中，尽管使用1930-2150 nm组合的SNI2指数实现了最佳相关性，但作者认为1980 nm比1930 nm更适合实地应用。这种波段选择是为了避免强烈的大气水汽吸收，以确保足够的地面反射辐射到达飞机或卫星传感器。相对于将阶段2干燥视为阶段1干燥延续的指标，相关关系显著改善。作者得到了如下结论：1.干燥过程分割对从光谱反射率数据准确估计SMC是很有必要的，尤其是对于具有较长阶段2干燥过程的土壤。例如本研究中的伊萨卡土壤。对于与伊萨卡土壤相似的土壤，基于整个干燥过程的SMC估计可能会导致阶段1或阶段2干燥的偏差，这取决于哪个阶段有更多的训练集。2. 由于石英砂中光通过水的路径长度相对较长，因此当SMC较高时，SNI具有独特的特征。在圬工砂或伊萨卡土壤中，half-logistic型的SNI曲线不同于线性关系。当光程较长时，拟合关系应由线性回归变为对数回归。3. 在阶段2干燥过程中，利用现有卫星系统常用的光谱波段组合难以准确估计SMC；使用高光谱数据可以获得更高的精度，可以提供近强水吸收波段的数据，如1930 nm。虽然由于大气水汽的吸收，1930 nm不能在实验室外有效地使用，但稍微偏离中心的波长(如1980 nm)仍然比水吸收波段范围外的波长表现更好。