龔 元, 趙 敏*, 郭智娟, 姚 鑫, 何 毅, 張立平

(1.上海師范大學(xué) 旅游學(xué)院,上海 200234; 2上海師范大學(xué) 生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,上海 200234)

復(fù)雜下墊面碳通量足跡分析
——以上海市奉賢大學(xué)城為例

龔 元1, 趙 敏1*, 郭智娟2, 姚 鑫2, 何 毅1, 張立平1

(1.上海師范大學(xué) 旅游學(xué)院,上海 200234; 2上海師范大學(xué) 生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,上海 200234)

基于位于上海市奉賢大學(xué)城的通量觀測塔,利用ART Footprint Tool分析了各個風(fēng)向(東南、西北、東北、西南4個方位)的碳通量足跡.結(jié)果表明:各個風(fēng)向上的貢獻源區(qū)碳通量數(shù)值范圍基本一致,均可以代表研究區(qū)的總體碳通量范圍(0～18 μmol·m-2·s-1);碳通量貢獻源區(qū)的通量峰值出現(xiàn)在東北方向(18 μmol·m-2·s-1),東北方向的總體碳通量水平較高,其碳通量貢獻比值最高(全天共36%),原因是東北方向單位面積上建筑物較多且靠近交通主干線,人類活動較多導(dǎo)致碳通量貢獻比值最高,其他方向上的碳通量貢獻比值相差不大.該研究可以為其他城市的碳循環(huán)研究提供服務(wù)和參考.

城市系統(tǒng); 渦動相關(guān); 碳通量; 足跡分析

0 引 言

從人類開始使用化石燃料以來,常年被固存在死亡動植物體內(nèi)的碳物質(zhì)燃燒后以各種形式排放到了大氣中.隨著社會的發(fā)展,大規(guī)模的城市擴張占用了大批的林地和草地,加之化石燃料的使用形成了諸多的環(huán)境問題,如PM2.5[1]、溫室效應(yīng)[2]等.在這樣的背景下人們開始關(guān)注碳物質(zhì)的排放和吸收機制即碳循環(huán),并且衍生出碳通量[3-6]、碳濃度[7-8]、碳通量貢獻區(qū)[9-13]、碳足跡[14]等概念,通過對碳通量以及碳通量足跡的研究可以知道不同區(qū)域內(nèi)的碳通量來源,確定源區(qū)和匯區(qū),為建設(shè)低碳城市提供參考.

渦動相關(guān)系統(tǒng)(EC)是當前最基本且廣泛使用的觀測生態(tài)尺度上地表與大氣之間物質(zhì)、熱量及動量湍流交換的工具.20世紀90年代中期開始,EC開始應(yīng)用于觀測植物和大氣的碳交換并且迅速崛起[10],并且應(yīng)用于各種生態(tài)環(huán)境下碳交換的監(jiān)測.目前建立了例如國內(nèi)的ChinaFLUX和國際上的FLUXNET等的碳通量觀測數(shù)據(jù)共享的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[10].21世紀初,將渦動相關(guān)系統(tǒng)用于人口聚集城市的溫室氣體(如二氧化碳)環(huán)境測量的研究開始成為熱點.

鑒于城市下墊面的復(fù)雜性,為了研究城市系統(tǒng)碳交換中碳通量的影響因子和各地類對碳通量的參與度,貢獻區(qū)成為了重要的研究方向.通量貢獻區(qū)又可分為源、匯兩種[15].隨著通量貢獻區(qū)的研究和發(fā)展,涌現(xiàn)出了許多通量貢獻區(qū)計算模型如Kormann and Meixner(KM)模型[16]、FSAM模型[13]、Hsieh模型[9]以及Horst-Weil模型[9]等.關(guān)于碳通量以及通量貢獻區(qū)的研究也有很多,例如,張慧[16]運用ChinaFLUX的通量數(shù)據(jù)基于FSAM、KM和Hsieh等三個模型分析了千煙洲中亞熱帶人工林碳水通量貢獻區(qū)的季節(jié)變化特征,其認為森林系統(tǒng)是重要的碳匯.王江濤等[10]運用渦動相關(guān)系統(tǒng)基于FSAM模型分析了崇明地區(qū)濕地生態(tài)系碳通量貢獻區(qū)的分布特征,其認為風(fēng)向和大氣穩(wěn)定度是影響碳通量貢獻區(qū)的重要因子.袁莊鵬等[13]基于渦動相關(guān)系統(tǒng)和FSAM模型分析了不同大氣和季節(jié)條件下的研究區(qū)碳通量貢獻區(qū)的分布,其認為碳通量貢獻區(qū)有明顯的季節(jié)分異特征.但是由于城市下墊面的復(fù)雜性,一般的通量貢獻模型不能對不同區(qū)域的碳通量足跡進行量化分析,導(dǎo)致城市系統(tǒng)碳循環(huán)的研究一直是該領(lǐng)域的熱點和難點[17].

2007年,一款基于KM模型,由Neftel等[18]開發(fā)的方便計算源區(qū)內(nèi)不同下墊面通量貢獻百分比的工具問世,名為The Agroscope Reckenholz-T?nikon Footprint Tool(ART Footprint Tool).Neftel等[18]使用并且評估了這款通量足跡計算工具,認為其可以實現(xiàn)預(yù)測規(guī)定區(qū)域的碳通量的貢獻百分比,并且可以通過使用長期大量的EC數(shù)據(jù)來控制該模型所預(yù)測的通量貢獻百分比的質(zhì)量.

本文作者將使用地理信息系統(tǒng)工具和通量計算工具,基于風(fēng)向和ART Footprint Tool,分析城市環(huán)境下源區(qū)內(nèi)不同區(qū)域的碳通量特征和碳通量足跡,為其他地區(qū)城市環(huán)境下的碳通量研究和合理規(guī)劃城市布局降低碳排放提供參考和服務(wù).

1 研究方法

1.1 研究地區(qū)概況

本研究區(qū)域位于長江中下游平原、上海市最南端海灣旅游區(qū)的上海市奉賢大學(xué)城,地勢平坦,毗鄰杭州灣.渦動相關(guān)系統(tǒng)觀測站點(EC點)的地理坐標為N 30°50′32.26″,E 121°30′38.96″,如圖1所示.觀測塔高20 m,安裝有微氣象梯度觀測系統(tǒng)和開路渦動協(xié)方差測量系統(tǒng).EC點西北側(cè)和南側(cè)有以香樟(Cinnamomumcamphora)為優(yōu)勢種的亞熱帶常綠闊葉林(冠層高度8 m[13]),以及以麥冬(Ophiopogonjaponicus)、菖蒲(AcoruscalamusL)為優(yōu)勢種的草本植物;東側(cè)有教學(xué)樓,操場和圖書館等學(xué)校建筑;北側(cè)約150 m有交通主干道.該區(qū)域?qū)僦芯暥葴貛?亞熱帶季風(fēng)氣候雨熱同期,夏季盛行東南風(fēng)并且高溫多雨,冬季盛行西北風(fēng)并且低溫少雨,年平均氣溫15 ℃,年總降水量約2 100 mm[10],年均相對濕度為80%,無霜期約200 d[13].

圖1 研究區(qū)示意圖(藍色十字為觀測站)

1.2 渦動相關(guān)通量觀測系統(tǒng)及其工作原理

渦動相關(guān)系統(tǒng)的監(jiān)測塔高20 m,其通量觀測系統(tǒng)主要由Cr3000(Campbell,Scientific Instruments,USA)通量數(shù)據(jù)采集和存儲設(shè)備,Li-7500(LI-COR,Inc.,USA)開路式二氧化碳和水汽分析設(shè)備安裝高度20 m,Gill三維超聲風(fēng)速儀(Gill.Instruments,UK)安裝高度20 m[13].

渦動相關(guān)通量觀測系統(tǒng)一般以10～20 Hz的采樣頻率采集傳感器一定高度上的風(fēng)速,超聲虛溫,水汽含量,二氧化碳密度,空氣密度等.通過取平均值(30 min)的方式來計算通量信息,某標量x(設(shè)單位為質(zhì)量密度[kg/m3])的湍流輸送通量可由下式計算[13]:

(1)

其中,橫上線表示時間平均.將測得量做雷諾分解,即分為平均量和脈動量兩部分[17].

(2)

(3)

(4)

1.3 通量數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

本文作者選取2015年4月至2016年3月共計12個月的通量觀測數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),通過Eddy Covariance Software(EddyPro)軟件對10Hz的原始數(shù)據(jù)進行傾斜修正,頻率響應(yīng)修正,WPL校正等,將原始數(shù)據(jù)輸出為30 min/次的數(shù)據(jù),包括各類通量信息和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制標識(0-1-2)(質(zhì)量控制體系:0代表最好,1代表較好,2代表差)等[17].

考慮儀器、天氣等因素的影響.通過EddyPro數(shù)據(jù)預(yù)處理后,對輸出的碳通量信息進行篩選:(1)剔除缺失的數(shù)據(jù);(2)剔除質(zhì)量控制標注為‘2’的數(shù)據(jù);(3)剔除降水時段的數(shù)據(jù);(4)剔除10Hz原始數(shù)據(jù)每半個小時缺失率大于10%的數(shù)據(jù);(5)剔除夜間摩擦風(fēng)速小于0.15m/s的數(shù)據(jù)[10].2015年4月至2016年3月的碳通量數(shù)據(jù)缺失和拒絕率為32%,一般情況下數(shù)據(jù)的缺失和拒絕率小于50%則具有代表性[19].在數(shù)據(jù)插補方面采用平均每日變異法(MDV),即用相鄰天的同一時刻的數(shù)據(jù)的平均值進行插補,白天通量數(shù)據(jù)的插補周期為7 d,夜晚通量數(shù)據(jù)的插補周期為14 d[13].

1.4 碳通量足跡計算

1.4.1 ART Footprint Tool計算模型

研究區(qū)內(nèi)源區(qū)不同下墊面通量貢獻比例的計算基于ART Footprint Tool.包括沿來風(fēng)向的橫風(fēng)積分模型和橫風(fēng)分布模型兩部分,然后通過綜合分布網(wǎng)格點結(jié)果來計算規(guī)定區(qū)域內(nèi)通量貢獻百分比.該模型所需要輸入的參數(shù)均可從EddyPro輸出的半小時一次的數(shù)據(jù)結(jié)果中獲得.在有效空氣動力學(xué)高度zm(儀器架設(shè)高度減去零平面位移值)上,水平坐標系統(tǒng)中原點測量的通量Fc(0,0,zm)和下墊面各點源強Fc(x,y,0)及一個概率密度函數(shù)即所謂Footprint函數(shù)φ(x,y,zm)有關(guān)[18]:

(5)

這里的x軸指向的是平均水平風(fēng)向的方向.足跡函數(shù)φ(x,y,zm)代表的是監(jiān)測區(qū)域內(nèi)任意位置對觀測點所測量通量的貢獻比值的加權(quán)函數(shù),由Kormann和Meixner[18]所提出的平流擴散模型的解析法計算,可以寫成下式.

(6)

其中,5個參數(shù)A至E分別由測量高度,水平風(fēng)速,摩擦速度,橫風(fēng)速度標準差,莫寧-奧布霍夫穩(wěn)定度長度決定[18]:

A=1+μ,

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

其中用到的參數(shù)r=2+m-n,μ=(1+m)/r,σv為側(cè)風(fēng)風(fēng)速標準差,Γ(μ) 為Gamma函數(shù).m,n和u0,k0為在有一定高度的風(fēng)速觀測值,并已知下墊面粗糙度和大氣穩(wěn)定度(zm/L)的情況下,可以用近地層相似關(guān)系公式計算.

1.4.2 通量貢獻比值的計算

依照ART Footprint Tool,為了計算規(guī)定區(qū)域內(nèi)的通量貢獻百分比,這些規(guī)定的區(qū)域必須是四邊形,其4個頂點的坐標是根據(jù)研究區(qū)的土地利用決定的,要求四邊形所有的內(nèi)角要小于180°.

在計算通量貢獻比值時,采用公式(6),選取順風(fēng)點200個,橫風(fēng)點100個的網(wǎng)格點估算.接下來將網(wǎng)格內(nèi)的碳通量貢獻的信息旋轉(zhuǎn)至風(fēng)向,并且用規(guī)定的四邊形區(qū)域進行覆蓋,對四邊形內(nèi)所有網(wǎng)格點的碳通量貢獻數(shù)據(jù)疊加,最終計算出感興趣(四邊形)區(qū)域的碳通量貢獻比值[18].

2 結(jié)果分析

2.1 風(fēng)向分布特征

2015年4月至2016年3月的風(fēng)速風(fēng)向如圖2所示.其中風(fēng)向在0°(N)～90°(E)的占總風(fēng)頻的25%,在90°(E)～180°(S)的占總風(fēng)頻的35%,180°(S)～270°(W)的占總風(fēng)頻的19%,270°(W)～360°(0°/N)占總風(fēng)頻的21%,風(fēng)向特征為全年東南風(fēng)為主風(fēng)向,風(fēng)向總體特征符合亞熱帶季風(fēng)氣候即夏季盛行東南風(fēng),冬季盛行西北風(fēng).和袁莊鵬[13],王江濤[10],顧永劍[12]的研究結(jié)果一致,并且他們的研究區(qū)都位于上海地區(qū).

2.2 風(fēng)向?qū)μ纪控暙I源區(qū)的影響

不同風(fēng)向?qū)е聹u動相關(guān)系統(tǒng)所測量的碳通量信息來自不同的區(qū)域,因此將風(fēng)向角度和碳通量(貢獻源區(qū))數(shù)據(jù)結(jié)合如圖3所示.

圖2 研究區(qū)風(fēng)玫瑰圖

圖3 不同風(fēng)向上的碳通量源區(qū)特征

數(shù)據(jù)顯示,研究區(qū)碳通量貢獻源區(qū)(Carbon source)分布較均勻,各方向上的碳通量范圍均可代表研究區(qū)碳通量貢獻源區(qū)的總體特征(0 ～18 μmol·m-2·s-1).但碳通量貢獻源區(qū)峰值出現(xiàn)在東北方向(18 μmol·m-2·s-1),并且在10 ～18 μmol·m-2·s-1內(nèi)通量值出現(xiàn)在東北方向的頻率最高約45%,所以相對來說東北方向的碳通量值水平稍高.西北、東北、西南、東南方向上的貢獻源區(qū)碳通量均值分別為2.6,4.1,2.8,2.8 μmol·m-2·s-1.表現(xiàn)為東北最高,西北最低.從土地利用的角度來說,以EC點中心,東南,西北,東北,西南方向均有教學(xué)樓,宿舍等大量校園建筑,建筑類型相對單一,導(dǎo)致各個方向上的貢獻源區(qū)碳通量值范圍較統(tǒng)一.在賈慶宇等[6]的研究中,沈陽市在不同風(fēng)向上的碳通量值明顯的差異,并且碳通量最大可達60 μmol·m-2·s-1,原因是其觀測點位于沈陽市中心,下墊面類型較本研究區(qū)更加復(fù)雜,并且有高層建筑物遮擋影響了碳通量的總體趨勢.與國外的研究相比,Vogt等[20]監(jiān)測的位于瑞士Basel地區(qū)的碳通量范圍是3 ～16 μmol·m-2·s-1.Velasco等[21]研究中的墨西哥城地區(qū)碳通量3 ～18 μmol·m-2·s-1.他們的研究結(jié)果和本研究接近,并且他們的研究都屬于城區(qū).由于各研究區(qū)的下墊面分布特征不同,導(dǎo)致不同的研究區(qū)在不同方向上的碳通量的通量范圍數(shù)值不同[22].

2.3 貢獻源區(qū)內(nèi)不同區(qū)域?qū)μ纪康呢暙I率

由于ART Footprint Tool可以計算規(guī)定區(qū)域內(nèi)碳通量貢獻比值,以EC點為原點建立笛卡爾二維坐標系,并且將研究區(qū)劃分為4個大區(qū)域即東南,西北,東北,西南,如圖4所示,通過ART Footprint Tool計算各區(qū)域內(nèi)的碳通量貢獻比值,比較各區(qū)域的通量貢獻值差異.

通過ART Footprint Tool的計算,各個區(qū)域的碳通量貢獻比值,如圖5所示.數(shù)據(jù)顯示,白天和夜晚區(qū)域1即東北方向的碳通量貢獻比值最高為24%和12%,原因可能在于東北方向建筑物相對較多且較分散,其他方向建筑物較少但集中,導(dǎo)致單位面積中建筑物數(shù)量東北方向較高(人類活動更加活躍)并且靠近交通主干道,提高了碳排放.最后造成東北方向碳通量貢獻比值最高.碳通量貢獻源區(qū)的特征和各區(qū)域的碳通量貢獻比值特征一致,都表現(xiàn)為東北方向最高.在賈慶宇等[22]的研究中認為交通和建筑系統(tǒng)是碳通量的主要貢獻因子,趙榮欽等[15]認為在城市系統(tǒng)碳循環(huán)中人類活動是導(dǎo)致碳排放增加的重要因素,龔元等[23-24]在城市生態(tài)系統(tǒng)的碳通量足跡的研究中發(fā)現(xiàn)其碳通量足跡受“社會系統(tǒng)(不透水層)”的影響較大.本文主要使用了足跡模型[25-30]對上海市奉賢大學(xué)城各個風(fēng)向上的碳通量特征以及碳通量足跡進行了分析,但是沒有涉及不同下墊面類型的碳通量動態(tài)特征[31-38](碳源/碳匯)的分析,關(guān)于不同下墊面類型城市生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的影響會在以后的研究中進行完善.他們的研究結(jié)果和本研究一致.

圖5 各區(qū)域碳通量貢獻比值

圖4 測試區(qū)域位置

3 結(jié) 論

基于渦動相關(guān)系統(tǒng)和ART Footprint Tool,分析了研究區(qū)內(nèi)風(fēng)向?qū)μ纪控暙I源區(qū)的影響,并且將研究區(qū)分為東南,西北,東北,西南4個方位計算了其碳通量貢獻的比值,結(jié)論如下:

(1)研究區(qū)內(nèi)各個方向上的碳通量貢獻源區(qū)范圍基本一致,均可以代表研究區(qū)的總體碳通量范圍,但東北方向的總體碳通量水平較高.碳通量貢獻源區(qū)的通量峰值出現(xiàn)在東北區(qū)域為18 μmol·m-2·s-1,并且在東北方向的碳通量貢獻比值最高.

(2)導(dǎo)致研究區(qū)內(nèi)東北方向上碳通量水平較高的原因可能是因為東北方向建筑物相對較多且較分散,其他方位建筑物較少但集中,單位面積中建筑物數(shù)量東北方向較高,導(dǎo)致該區(qū)域內(nèi)的人類活動更加活躍,加之靠近交通主干道,交通流量也提高了碳排放.

本研究可以為其他環(huán)境下城市系統(tǒng)的碳循環(huán)研究提供方法參考,為建設(shè)低碳型城市和解決氣候問題提供服務(wù).

致謝 感謝中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院的王介民教授在碳通量數(shù)據(jù)處理和足跡模型使用方面的指導(dǎo).

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(責(zé)任編輯：郁 慧)

Footprint analysis on carbon flux of complex underlying surface—— A case study of Shanghai Fengxian University Town

Gong Yuan1,Zhao Min1*,Guo Zhijuan2,Yao Xin2,He Yi1,Zhang Liping1

(1.College of Tourism,Shanghai Normal University,Shanghai 200234,China; 2.College of Life and Environmental Sciences,Shanghai Normal University,Shanghai 200234,China)

On the basis of flux observation tower located inFengxian university town of Shanghai,the carbon flux footprints in various wind directions including the southeast,northwest,northeast,and southwest directions were analyzed by utilizing the ART Footprint Tool.The conclusions are as follows:(1) The numerical range of carbon flux in the source area of each wind direction is basically the same,which can represent the total carbon flux range of the study area(0 ～18 μmol·m-2·s-1).The flux peak value in contribution source region of carbon flux appears in the northeast direction(18 μmol·m-2·s-1),the total carbon flux level is higher in the northeast direction;(2) The contribution ratio of the northeast direction to carbon flux is the highest in the four directions (36%).The reason is that human activities are more active in the northeast direction due to more buildings in unit area which are close to the main roads.The contribution ratios of the other three directions to carbon flux are not quite different.This research achievement can provide the reference for other cities’ carbon cycle research.

urban system;eddy covariance;carbon flux;footprint

2016-10-09

國家自然科學(xué)基金青年基金(31100354)

龔 元(1992-),男,碩士研究生,主要從事大氣環(huán)境方面的研究.E-mail:1072363740@qq.com

導(dǎo)師簡介: 趙 敏(1973-),女,副教授,主要從事城市生態(tài)方面的研究.E-mail:zhaomin@shnu.edu.cn

P 401;X 51

A

1000-5137(2017)02-0284-08

*通信作者