Picarro G2301/G2401——局地污染对大气温室气体测量的影响
Picarro G2301/G2401——局地污染对大气温室气体测量的影响江苏海兰达尔 2023-06-02 14:49 发表于江苏文献链接:https://doi.org/10.5194/amt-16-2399-2023引言自2012年以来,新的高时间分辨率(~1Hz)的测量技术开始用来测量大气中CO、CO2和CH4的摩尔分数。这使得在现场测量中能够检测到局地污染事件的发生,这在以往较低时间分辨率的测量中是无法看到的。特别是在冬季,造雪机和汽油吹雪机的使用会导致德国Schneefernerhaus(ZSF)站点测量的CO产生强烈的峰值,必须手动标记,以防止对观测记录产生影响。同时,由于影响Schneefernerhaus地区CO、CO2和CH4的本地来源可能就在ZSF站点附近,因此进气管路位置的改变也可以减少对气体浓度时间序列的影响。研究目的在这项研究中,我们分析了Schneefernerhaus站点(ZSF)和山脊测量点(ZGR)环境空气的测量结果,重点描述了当地的污染事件,并比较了这些事件对ZSF和ZGR测量的影响。站点介绍Zugspitze是德国的最高峰,山顶海拔2962m。它位于德国南部的阿尔卑斯山北部,与奥地利接壤。周围地区主要由裸露的土地、森林和牧场组成,远离城市。大气温室气体的测量在Zugspitze峰顶以下300m的Schneefernerhaus(ZSF)站点进行,ZSF站点(海拔2669m)的进气口安装在五楼的研究平台上。2018年,德国气象局(DWD)新安装了一条290m长的不锈钢进气管线,用于ZSF站点从山脊处的ZGR观测点进行采样测量。自2018年10月开始,可以同时测量Schneefernerhaus和位于其上方山脊处环境空气中CO、CO2和CH4的摩尔分数。测量地点的位置(包括ZSF和ZGR站点)测量设置分别使用三台气体浓度分析仪对环境空气中的CO、CO2和CH4摩尔分数进行测量,这些分析仪安装在ZSF站点的站房内,并通过两条采样管线与两个高度的采样口相连。其中一条通向ZSF站点的研究平台(海拔2669m),另一条通向山脊的ZGR观测点(海拔2825m)。除了两个高度的环境空气以外,分析仪还同时测量相同的校准和目标气体以进行质量控制。测量程序由多位旋转阀控制,通过三台分析仪收集测量样气,实验装置如下图所示。ZSF站点的CO2和CH4使用Picarro G2301进行测量,CO的测量则使用LGR EP30分析仪。环境空气以500mL/min从五楼的研究平台通过平台上方2.5m处的玻璃入口泵入,为了避免结冰,玻璃入口的顶部被加热。然后,部分气流通过冷阱进行干燥,以减少水汽对测量的影响。从研究平台入口到分析仪的空气在整个系统中的停留时间约为35s。山脊ZGR观测点的CO2、CH4和CO测量使用Picarro G2401分析仪,样气通过290m长的管线从山脊处采集到Schneefernerhaus站房内,采气流速为16L/min。山脊的进气口进行了防雨处理,但并不加热。从采气到进入分析仪测量,环境空气在整个系统中停留的时间约为6min 40s,因此在对两个站点测量数据进行比较时,对Picarro G2401的1min平均测量数据进行了-6min的移动。环境样气测量和质量控制的实验设置示意图研究结果(部分)ZSF和ZGR站点测量的CO,CO2和CH4摩尔分数根据三种气体摩尔分数的时间序列来看,与山脊相比,ZSF站点能观察到明显的强污染事件,这些主要可以从CO的测量中看出,部分污染事件从CO2和CH4也可看出。特别是在降雪季节,有超过400ppb的高CO污染事件。这些峰值是由于在站点前使用汽油吹雪机进行除雪或者使用造雪机准备滑雪区导致的。2019年1月,大雪和雪崩导致站点前大量使用汽油吹雪机,在此期间,Schneefernerhaus测量到CO摩尔分数高达28000ppb,并且CO2和CH4也出现了相应的峰值。此外,CO2的峰值还可能是由研究人员在进气口附近的测量平台上工作引起的。这些在站点附近出现的本地污染事件需要经站点工作人员手动识别和标记,以减少和避免它们对测量的影响。ZSF QC和山脊测量的CO,CO2和CH4摩尔分数具有相似的时间序列,且这两个时间序列遵循相同的季节变化。CO的摩尔分数范围为48~342ppb,CO2的摩尔分数呈季节循环,夏季值最低,在390~440ppm之间,CH4摩尔分数在1872~2100ppb之间。正如预期的那样,山脊和Schneefernerhaus周围空气的测量显示出类似的整体模式,但在山脊上,它们受到本地污染的影响要小得多。ZSF和ZGR站点CO,CO2和CH4摩尔分数时间序列(所示数据平均为1min)Schneefernerhaus和山脊处本地污染事件的比较虽然在Schneefernerhaus观测到了强烈的CO和CO2局地污染事件,但这些强烈的事件没有出现在山脊测量的时间序列中。在山脊的观测中,只有当风从东南面的Schneefernerhaus站吹来时,才会看到一些小的峰值。然而,这些污染事件的幅度也比同期在Schneefernerhaus测量的污染事件要小的多。在CO和CO2的测量中,大约83%的时间段里面没有在山脊处发现相应的峰值。即使是在Schneefernerhaus发生CO浓度超过1000ppb的极高污染事件时,通常也不会在山脊处测量到。对ZSF和ZGR站点CO和CO2浓度平均值进行差值计算发现,当使用具有本地污染的ZSF时间序列时,存在大量较大的正差异,而当计算中使用ZSF QC数据时,这种强烈的正差异就消失了。这表明,两个站点之间浓度测量的巨大差异正是由于Schneefernerhaus当地污染导致的。同时,这也表明了站点工作人员成功地排除了Schneefernerhaus时间序列中强烈的局地污染事件。ZSF和ZGR站点1min平均测量值差值的频率分布结论高时间分辨率下测量的环境空气显示,由人类活动引起的局地污染事件能显著影响大气CO和CO2的摩尔分数。这些高峰主要发生在冬季和白天,这些数据需要站点工作人员进行手动标记。为了防止这种当地污染的影响,我们需要在一个更高的地方进行额外的测量,以进行比较。而在山脊处进行另一个点的测量能有效规避当地污染对于CO,CO2和CH4摩尔分数测量的影响,特别是在冬季,未来在两个点进行长期连续的观测对于站点获取大气温室气体的背景数据非常重要。编辑人:陆文涛审核人:史恒霖