根據(jù)世界氣象組織WMO溫室氣體公報(bào)(第18期,2022/10/26),全球平均地表CO2、CH4和N2O的濃度持續(xù)增高,其中CO2為415.7±0.2 ppm,CH4為1908±2 ppb,N2O為334.5±0.1 ppb。
對(duì)于更高時(shí)空分辨率的地表測(cè)量需求,如近地表溫室氣體泄漏監(jiān)測(cè)、特定區(qū)域溫室氣體排放強(qiáng)度評(píng)估、衛(wèi)星遙感溫室氣體數(shù)據(jù)驗(yàn)證等,都需要?jiǎng)?chuàng)新的觀測(cè)技術(shù)和方法。
圖源/ Bing Lu等,2020
前人的部分工作包括:在固定翼飛機(jī)上(SkyArrow ERA,意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司)搭載LI-7500 二氧化碳和水汽分析儀(Gioli B等,2006,2007;Carotenuto F等,2018),測(cè)量大氣邊界層的CO2通量以及估算點(diǎn)源CO2釋放強(qiáng)度;搭載LI-7700甲烷分析儀(Gasbarra D等,2019),研究垃圾填埋場(chǎng)的CH4排放。
2018年推出 LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析儀 LI-7815高精度CO2、H2O分析儀 2020年推出 LI-7820高精度NO2、H2O分析儀 2023年推出 LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析儀
溫室氣體測(cè)量響應(yīng)時(shí)間(T10-T90):≤2s 測(cè)量精度: CO2: 0.04ppm@400ppm(5s數(shù)據(jù)平均) CH4: 0.25ppb@2000ppb(5s數(shù)據(jù)平均) N2O: 0.20ppb@330ppb(5s數(shù)據(jù)平均)
LI-7825精度 δ13C 1秒信號(hào)平均為 < 0.5 ‰;5分鐘信號(hào)平均為0.04 ‰ δ18O 5分鐘信號(hào)平均為 < 0.1 ‰@400 ppm δ17O 5分鐘信號(hào)平均為 < 0.4 ‰@400 ppm
起飛重量:45kg 工作時(shí)間:>45分鐘 標(biāo)準(zhǔn)巡航速度:8m/s max巡航速度:15m/s 抗風(fēng)能力:max5級(jí)風(fēng) 使用環(huán)境:-20℃~45℃;可小雨中飛行 測(cè)量高度:0-2000m
應(yīng)用案例
A Pilot Experiment
使用機(jī)載高精度CH4、CO2溫室氣體測(cè)量平臺(tái),研究某工業(yè)園區(qū)的溫室氣體排放。
根據(jù)以上條件,飛行需要滿足的低度應(yīng)大于粗糙度子層(通過(guò)風(fēng)溫濕廓線確定,或估算為研究區(qū)內(nèi)建筑物平均高度的3倍),并位于近地層內(nèi)。無(wú)人機(jī)應(yīng)盡量保持勻速運(yùn)動(dòng)并平穩(wěn)飛行,俯仰角不大于5°,橫滾角不大于20°,盡量保持與地面的相對(duì)高度穩(wěn)定(仿地飛行)。需要在大氣邊界層湍流發(fā)展顯著的時(shí)間段開(kāi)展測(cè)量,一般為上午10:00至下午4:00。同時(shí),為了盡可能減少垂直輸送方向上的誤差,風(fēng)速以2-3級(jí)為宜,避免在陰天、雨天等不利氣象條件下開(kāi)展監(jiān)測(cè)。
飛行中的機(jī)載高精度CH4、CO2溫室氣體測(cè)量平臺(tái)
樣地與方法
Materials and Methods
測(cè)量航跡
原始數(shù)據(jù)質(zhì)量控制QA/QC
采用滑動(dòng)均值濾波方法對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢驗(yàn),對(duì)大于5倍測(cè)量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的點(diǎn)位,標(biāo)記為異常值并剔除,用線性插值方法進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ)。一個(gè)測(cè)量架次,如果異常數(shù)據(jù)超過(guò)30%,標(biāo)記為無(wú)效測(cè)量,需要重新補(bǔ)測(cè)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
Results
實(shí)驗(yàn)結(jié)論
Conclusions
【1】世界氣象組織溫室氣體公報(bào) - 第18期
【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.
【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.
【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.
【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.