曹良中，葉輝，張力，駱宗萬，王軍邦

(1.九江學(xué)院 旅游與地理學(xué)院，江西 九江 332005；2.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測與模擬重點實驗室，北京 100101)

0 引言

大氣二氧化碳(carbon dioxide，CO2)濃度的時空格局動態(tài)具有重要的環(huán)境效應(yīng)。一方面，作為人類活動所產(chǎn)生的主要溫室氣體，CO2濃度上升對全球氣候變化產(chǎn)生了顯著影響[1]；另一方面，作為植物光合作用的碳源，CO2濃度上升刺激了全球植被生產(chǎn)力增長[2]。由于較高的CO2濃度有助于降低氣孔導(dǎo)度和蒸騰耗水，因此近地面CO2濃度變化同干旱區(qū)植被水分利用效率及其生產(chǎn)力密切相關(guān)[3]。針對中亞干旱區(qū)的模擬研究表明，CO2施肥效應(yīng)是1981—2007年間干旱區(qū)碳動態(tài)的主要控制因子[4]。因此，揭示近地表CO2的時空格局對模擬氣候變化背景下干旱區(qū)植被水分利用效率動態(tài)，預(yù)測未來CO2排放情景下荒漠植被生產(chǎn)力和生態(tài)穩(wěn)定性具有重要意義。盡管如此，由于CO2地面觀測站點稀缺且測量方法不統(tǒng)一[5]，加上CO2源匯機(jī)制和大氣傳輸過程非常復(fù)雜而難以模擬，長期以來缺乏可靠的近地表CO2空間數(shù)據(jù)，致使對CO2的時空特征的理解不足[6]。由于空間數(shù)據(jù)的缺乏，大量區(qū)域和全球尺度的生態(tài)研究僅能參考來自于少數(shù)海島觀測的全球年均CO2背景值，卻忽視了近地表CO2濃度的時空異質(zhì)性，因而對研究結(jié)果造成了很大的不確定性。隨著CO2衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，近期已可以對全球CO2格局進(jìn)行長期、穩(wěn)定和高頻度(6 h)的觀測[7]。根據(jù)大氣CO2吸收光譜的不同，國外現(xiàn)有的CO2遙感平臺分為兩種，一種是利用熱紅外發(fā)射光譜觀測的傳感器，如搭載在Aqua衛(wèi)星上大氣紅外探測儀(atmospheric infrared sounder，AIRS)及Metop A(meteorological operational-A)衛(wèi)星上的高光譜紅外探測儀(infrared atmospheric sounding interferometer，IASI)，該類型傳感器主要對大氣中高層CO2濃度敏感，難以探測到近地面CO2濃度變化；另一種是利用近紅外反射太陽光譜來觀測的傳感器，如搭載在環(huán)境衛(wèi)星(environmental satellite，ENVISAT)上的大氣掃描成像吸收光譜儀(scanning imaging absorption spectrometer for atmospheric chartographY，SCIAMACHY)及溫室氣體觀測衛(wèi)星(greenhouse gases observing satellite，GOSAT)上的熱紅外及近紅外碳觀測傳感器(thermal and near-infrared sensor for carbon observation，TANSO)以及軌道碳觀測衛(wèi)星(orbiting carbon observatory-2，OCO-2)搭載的一個三波段光柵式高光譜CO2探測儀，其中后者于2014年7月發(fā)射，現(xiàn)階段僅提供大氣CO2柱濃度數(shù)據(jù)。在國內(nèi)，目前已有多個可以進(jìn)行CO2觀測的近紅外高光譜觀測儀器，包括中國風(fēng)云三號氣象衛(wèi)星02批D星(FY-3D)高光譜溫室氣體監(jiān)測儀(greenhouse gases absorption spectrometer，GAS)、碳衛(wèi)星(TanSat)高光譜CO2探測儀(TanSat CO2spectrometer，TSCS)以及高分5號(GF-5)衛(wèi)星搭載的大氣溫室氣體監(jiān)測儀(greenhouse gases monitoring instrument-Ⅱ，GMI-Ⅱ)。目前國內(nèi)尚未發(fā)布大氣近地面CO2產(chǎn)品。作為世界第一顆專門用于觀測溫室氣體的衛(wèi)星，GOSAT衛(wèi)星為CO2格局研究提供了相對較長的時間序列信息，已經(jīng)被廣泛用于檢測CO2碳源分布。然而，較少有研究采用GOSAT遙感數(shù)據(jù)定量闡明CO2分布規(guī)律的控制機(jī)理[8]。這主要是因為此前研究所關(guān)注的地區(qū)，如歐美都市圈、中國東部發(fā)達(dá)地區(qū)的地表碳源(如城市、工業(yè)區(qū)、交通網(wǎng))和碳匯(如農(nóng)田、自然植被)具有高度的空間異質(zhì)性，在每個2.5°×2.5°的GOSAT像元內(nèi)強(qiáng)烈的碳源和碳匯密集交揉，無法分離各種控制因子。此外，這些區(qū)域的氣候系統(tǒng)一般比較復(fù)雜，盛行風(fēng)向不定，難以分析周邊地區(qū)碳源輸送對研究區(qū)內(nèi)CO2格局的影響。

鑒于此，本文將研究區(qū)域設(shè)在中亞干旱區(qū)。選擇該區(qū)域的優(yōu)勢在于以下四個方面。1)由于荒漠植被對CO2響應(yīng)敏感，因此闡明該區(qū)域CO2的分布格局具有重要的生態(tài)應(yīng)用價值。2)該區(qū)域內(nèi)的碳源主要集中在天山北坡城市群一帶，除了少數(shù)中小城鎮(zhèn)外，缺乏明顯碳源。碳匯主要以成片分布的森林、草原和大農(nóng)場為主。在各種碳源/匯間往往以凈碳通量極低的荒漠區(qū)隔。其較為簡單和大粒度的地表源/匯格局有利于配合較粗分辨率的GOSAT數(shù)據(jù)開展分析。3)該區(qū)域遠(yuǎn)離海洋碳匯的復(fù)雜影響，而且其氣候常年在西風(fēng)環(huán)流的穩(wěn)定控制下，各子區(qū)域的四季盛行風(fēng)格局穩(wěn)定，區(qū)域外碳源(歐洲工業(yè)區(qū))輸入明確。這些因素都有利于簡化碳源匯機(jī)制的分析難度。4)作為陸上絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的核心區(qū)，開展CO2時空格局監(jiān)控對管理碳源/匯，實現(xiàn)一帶一路的低碳建設(shè)具有重要的參考價值。

基于以上考慮，本研究基于GOSAT衛(wèi)星近地面CO2數(shù)據(jù)產(chǎn)品，分析了中亞干旱區(qū)2009—2012 年CO2濃度的分布特征及其年、季的變化特征，并結(jié)合研究區(qū)內(nèi)社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、生態(tài)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)，分析了中亞近地面CO2濃度的時空分布格局及其源匯控制機(jī)理。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)

研究區(qū)包括中亞五國(哈薩克斯坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦、吉爾吉斯坦、塔吉克斯坦)和中國新疆。該區(qū)域地處歐亞大陸腹地，介于34.17°N～55.73°N，46.33°E～96.47°E之間，面積為5.638×106km2，占全球干旱區(qū)總面積的1/3，是北半球中緯度地帶最具代表性的干旱區(qū)之一[9]。其中中亞五國地形主要以丘陵和平原為主，西部和中部為廣闊的平原，北部主要以丘陵為主，而東部則是天山山脈和帕米爾高原，具有明顯的西高冬低的特征。新疆的地形特點是山脈與盆地相間排列，由北向南構(gòu)成“三山夾兩盆”的地形格局。以天山山脈為中軸，把新疆分為北疆和南疆兩個自然條件迥異的區(qū)域。該區(qū)域具有強(qiáng)烈的地理異質(zhì)性、復(fù)雜的氣候條件，以及受水分脅迫的植被群落，對全球氣候變化的響應(yīng)較為敏感[10]。

1.2 數(shù)據(jù)與方法

本研究使用了多套數(shù)據(jù)集，包括GOSAT L4B(Level 4B)CO2數(shù)據(jù)產(chǎn)品、世界溫室氣體數(shù)據(jù)中心(World Data Centre for Greenhouse Gases，WDCGG)大氣濃度本底站CO2數(shù)據(jù)產(chǎn)品、氣候研究中心(Climatic Research Unit，CRU)降水?dāng)?shù)據(jù)、美國國家環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environmental Prediction，NCEP)/美國國家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research，NCAR)地表溫度再分析數(shù)據(jù)、中分辨率成像光譜儀(moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS)凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)年數(shù)據(jù)、世界發(fā)展銀行能源消費數(shù)據(jù)、中國統(tǒng)計年鑒、數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)數(shù)據(jù)以及風(fēng)場數(shù)據(jù)。

GOSAT衛(wèi)星于2009年1月23號成功發(fā)射，是全球第一顆專門用來測量CO2和CH4的衛(wèi)星平臺[11]。其后繼衛(wèi)星GOSAT-2衛(wèi)星于2018年10月29日成功發(fā)射，但目前尚未發(fā)布近地面CO2產(chǎn)品。本文所使用的2009年6月至2012年5月之間的GOSAT v2.03的近地面(975 hPa level)CO2L4B產(chǎn)品地面分辨率為2.5°×2.5°，時間分辨率為6 h(http：//data.GOSAT.nies.go.jp/GOSATUserInterface Gateway/guig/GuigPage/open.do)。在應(yīng)用GOSAT數(shù)據(jù)研究中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度時空分布特征之前，需要對GOSAT數(shù)據(jù)反演出的近地面CO2濃度進(jìn)行可靠性評價，本文采用WDCGG大氣濃度本底站觀測數(shù)據(jù)(http：//ds.data.jma.go.jp/gmd/wdcgg/wdcgg.html)對GOSAT反演出的近地面CO2產(chǎn)品進(jìn)行精度驗證。因研究區(qū)內(nèi)缺少站點數(shù)據(jù)，因而選用研究區(qū)周圍最鄰近的10個站點數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)，其詳細(xì)信息如表1所示。

表1 2009年6月—2012年5月本底站觀測值與GOSAT CO2反演結(jié)果比較

在分析降水以及溫度對研究區(qū)內(nèi)近地面CO2濃度季節(jié)變化的影響時，選取CRU開發(fā)的CRU TS v4.05(CRU Time series version 4.05)逐月降水?dāng)?shù)據(jù)集(https：//sites.uea.ac.uk/cru/data/)以及NCEP/NCAR開發(fā)的逐月溫度再分析數(shù)據(jù)(https：//www.esrl. noaa.gov/psd/data/reanalysis/reanalysis.shtml)進(jìn)行后續(xù)分析，其中降水產(chǎn)品的空間分辨率為0.5°×0.5°，溫度產(chǎn)品的空間分辨率為2.5°×2.5°，時間覆蓋范圍均為2009年6月至2012年5月。

為了探討中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度與能源消耗的相互關(guān)系，本文統(tǒng)計了世界發(fā)展銀行與中國統(tǒng)計年鑒[12]的能源消費數(shù)據(jù)。為了探討中亞干旱區(qū)植被碳匯對近地面CO2濃度的影響，本文采用MODIS年均NPP產(chǎn)品(MOD17A3，1 km×1 km；http：//www. ntsg.umt.edu/project/mod17)分析其對近地面CO2濃度空間分布的影響。作為影響近地面CO2濃度最重要的氣象因素[13]，盛行風(fēng)的風(fēng)速風(fēng)向?qū)孛鍯O2的空間分布具有重要影響。本文所采用的近地面風(fēng)場數(shù)據(jù)(975 hPa)來源于再分析資料ERA-Interim，數(shù)據(jù)水平分辨率為0.75°×0.75°，時間分辨率為6 h(http：//www.ecmwf.int/en/research/climate-reanalysis/era-interim)。本文采用相關(guān)分析方法來分析上述人類活動與自然因素對近地面CO2空間分布的影響。

2 結(jié)果

2.1 GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地基驗證

通過10個大氣濃度本底站CO2觀測數(shù)據(jù)對GOSAT近地面CO2濃度的驗證，可以發(fā)現(xiàn)在三年間，(2009年6月—2012年5月)地面觀測值與GOSAT反演結(jié)果之間具有高度相關(guān)性(R2=0.868，RMSE=2.644)(圖1)。

圖1 GOSAT反演出的近地面CO2濃度與大氣濃度本底站實測CO2濃度間的點對點比較(2009年6月—2012年5月)

由表1的統(tǒng)計結(jié)果可以看出，所有大氣濃度本底站的觀測值與GOSAT反演結(jié)果之間的相關(guān)系數(shù)均大于0.8，月平均偏差均小于三百萬分之一ppmv(parts per million by volume)(1 ppmv=1 μL/L)，而CO2的季節(jié)波動平均值約為5 ppmv[14]，可見 GOSAT反演結(jié)果可以用來捕捉CO2的季節(jié)波動特征?；诖髿鉂舛缺镜渍精@得的各站點CO2濃度年均增長率的平均值為2.191 ppmv·a-1，而對應(yīng)的衛(wèi)星反演結(jié)果顯示年增長率為2.483 ppmv·a-1，兩者偏差小于0.3 ppmv·a-1，說明GOSAT反演數(shù)據(jù)能夠很好地捕捉 CO2年際變化規(guī)律。Rayner等[15]研究證明，當(dāng)CO2濃度精度優(yōu)于1%(誤差小于4 ppmv)時，可以減小對區(qū)域CO2源匯估計的不確定性。綜上所述，GOSAT L4B近地面CO2濃度數(shù)據(jù)精度高、穩(wěn)定性好，可以用于中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度時空分布特征的分析。

2.2 中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度時空分布特征

中亞干旱區(qū)多年(2009年6月—2012年5月)平均近地面CO2濃度分布呈現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性。高值區(qū)主要分布在哈薩克斯坦北部、西部，土庫曼斯坦的西南部以及烏茲別克斯坦、吉爾吉斯坦、塔吉克斯坦三國接壤地區(qū)，低值區(qū)主要分布在新疆以及哈薩克斯坦的東部、中部地區(qū)(圖2)。

注：該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號為GS(2020)4403號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。圖2 中亞地區(qū)近地面CO2濃度多年年均CO2空間分布(2009年6月—2012年5月)

中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度的年、季節(jié)濃度統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。六個國家/地區(qū)中，年平均濃度最高的區(qū)域為土庫曼斯坦，濃度為391.853 ppmv，年平均濃度最小的區(qū)域為中國新疆地區(qū)，濃度為390.927 ppmv。在年均增長率方面，三年間年均增長率最高的區(qū)域為塔吉克斯坦，年均增長2.515 ppmv·a-1，比增長速度最慢的新疆地區(qū)高出了12%。

中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度在季節(jié)與月變化方面，呈現(xiàn)出了明顯的季節(jié)、月循環(huán)特征，如圖3所示。從圖3(b)可以看出，六個區(qū)域近地面CO2濃度在一年中每個季節(jié)都比上一年對應(yīng)季節(jié)的近地面CO2濃度要高。中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度除了在2011年11月比2010年11月減少0.328 ppmv外，在其他月份近地面CO2濃度都比上一年相同月份濃度高(圖3(a))，反映出大氣CO2持續(xù)增長的事實。從多年月平均值來看(圖3(c))，新疆地區(qū)在4月份達(dá)到最大值，而其他中亞國家則是在3月份達(dá)到最大值；六個區(qū)域中除了哈薩克斯坦在7月份達(dá)到最小值以外，其他五個地區(qū)則是在8月達(dá)到最小值。在季節(jié)變化方面(圖3(d))，六個區(qū)域近地面CO2濃度均是在夏季取得最小值，哈薩克斯坦、新疆地區(qū)在春季達(dá)到最大值，而其他四個區(qū)域則是在冬季達(dá)到四季中的最大值。相鄰季節(jié)之間的浮動最大的是春季到夏季之間的變化，浮動最小的季節(jié)是冬季到春季之間的變化。由表2可知，中亞干旱區(qū)相鄰季節(jié)之間浮動的平均值為4.933 ppmv，相鄰季節(jié)之間浮動最大的區(qū)域為哈薩克斯坦，其浮動的平均值為浮動最小區(qū)域新疆地區(qū)的1.43倍。

表2 2009年6月—2012年5月間中亞干旱區(qū)年、季節(jié)變化統(tǒng)計

圖3 中亞干旱區(qū)2009年6月—2012年5月間近地面CO2濃度

3 討論

3.1 中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度季節(jié)變化特征影響因素分析

為了分析中亞地區(qū)近地面CO2濃度季節(jié)變化的影響因素，本文計算了研究區(qū)內(nèi)近地面CO2濃度、降雨以及溫度多年(2009年6月—2012年5月)月平均值以及它們之間的相關(guān)系數(shù)(圖4)。由圖4(a)可知，中亞干旱區(qū)在春季(3月)近地面CO2濃度達(dá)到最高，夏季(8月)近地面CO2濃度最低，3—8月是全年近地面CO2濃度下降期，其中5—6月下降幅度最大(5.57 ppmv)；秋季CO2濃度呈現(xiàn)出上升趨勢，冬季CO2濃度持續(xù)增高，到了春季達(dá)到頂峰。研究區(qū)內(nèi)近地面CO2濃度呈現(xiàn)這種季節(jié)變化規(guī)律的主要原因分析如下。1)在冬季和春季，中亞干旱區(qū)集中供暖，消耗大量的天然氣、煤炭、石油等化石能源，由此產(chǎn)生的大量CO2被排放到大氣中。2)春冬季植物處于休眠期和復(fù)蘇期，植物的呼吸作用強(qiáng)而光合作用較弱，對CO2吸收能力較差，集中排放與弱消耗導(dǎo)致該時期大氣CO2濃度劇増，造成大氣中CO2濃度升高。3)冬季氣溫較低不利于植物落葉分解，土壤微生物活動也受到抑制，春季后期氣溫開始上升，土壤微生物活動加強(qiáng)使得CO2從送些生物質(zhì)中被分解釋放出來，同時還釋放了土壤中的CO2，因此衛(wèi)星觀測到的CO2近地面CO2最高值出現(xiàn)在3月。4)由圖4(b)可以看出，降水與近地面CO2濃度相關(guān)性較差(R2=0.162，p<0.01)，其主要原因可能是降水通過影響植被光合作用進(jìn)而對近地面CO2濃度產(chǎn)生作用，然而中亞屬于干旱、半干旱地區(qū)，常年降雨較少，植被用水主要以冰雪融水為主，尤其是夏季，因而降雨量與近地面CO2濃度相關(guān)性較差。由圖4(c)可知，溫度與近地面CO2濃度呈強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系(R2=0.653，p<0.01)。溫度通過影響光合作用效率進(jìn)而影響植被對CO2的吸收，在一定范圍內(nèi)溫度升高，植被吸收CO2能力增強(qiáng)，進(jìn)而導(dǎo)致近地面CO2濃度降低。在3—8月份，隨著光照強(qiáng)度、溫度的上升、冰雪融化供水增加，光合作用效率提高，從而使該時期近地面大氣CO2濃度逐漸降低。

研究表明，中亞干旱區(qū)CO2的年內(nèi)季節(jié)波動最大，可達(dá)12.363 ppmv，遠(yuǎn)高于同期世界CO2的年內(nèi)季節(jié)變化量(4.3 ppmv)[15]。忽略CO2的季節(jié)和空間變異，會嚴(yán)重影響到生態(tài)系統(tǒng)模型對干旱區(qū)植被生產(chǎn)力和碳動態(tài)的預(yù)測精度。

圖4 中亞近地面CO2濃度、溫度、降水多年月平均變化趨勢及關(guān)系

3.2 中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度空間分布異質(zhì)性影響因素分析

圖5展示了2010年(2010年1月—2010年12月)中亞干旱區(qū)盛行風(fēng)風(fēng)向、風(fēng)速以及以等直線表示的近地面CO2濃度的分布情況。由圖中可以看出：哈薩克斯坦北部盛行東南風(fēng)，西部盛行西風(fēng)，南部與阿富汗接壤的地區(qū)盛行南風(fēng)；在地形上中亞五國西低東高；在CO2的分布上，由于獨特的地理位置，在周圍的國家和地區(qū)中，除了南部的阿富汗以及西部的中國新疆以外，其他地區(qū)均是CO2強(qiáng)排放區(qū)。在以上三種因素的綜合作用下，中亞五國北部、西部、西南部CO2濃度較高，中部、東部、南部、東南部CO2濃度較低。

圖5 中亞及周邊區(qū)域近地面CO2濃度分布及盛行風(fēng)風(fēng)速、風(fēng)向示意圖

為了討論風(fēng)對中亞五國的影響，劃定圖5中矩形區(qū)域為感興趣區(qū)討論風(fēng)在該區(qū)域的作用。在不考慮CO2擴(kuò)散的情況下，區(qū)域內(nèi)人煙稀少，植被覆蓋度大體相同，因而從理論上講，區(qū)域內(nèi)的CO2濃度應(yīng)該大體相當(dāng)。但是通過繪制CO2等值線，本研究清晰地發(fā)現(xiàn)自西向東，在風(fēng)的影響下CO2濃度西高東低。而CO2等值線之間的距離代表了風(fēng)從西邊帶來的CO2對本地區(qū)的影響。由圖5可知，自西向東，CO2等值線之間的距離先是逐漸增大，到達(dá)中亞干旱區(qū)中部后又逐漸減小，這表明由西向東風(fēng)對CO2的擴(kuò)散作用逐漸降低，到達(dá)中亞五國中部以后，另外一個因素——陸地生態(tài)系統(tǒng)對該區(qū)域內(nèi)CO2濃度分布起著支配作用。

本研究通過在中亞區(qū)域內(nèi)選取若干個研究區(qū)，提取該區(qū)域內(nèi)NPP以及對應(yīng)的CO2平均濃度來說明該區(qū)域內(nèi)CO2的支配因素(圖6)。如圖6(a)所示，首先在中亞五國區(qū)域內(nèi)及邊界附近采用等大的矩形框均勻選取23個采樣點，統(tǒng)計這些樣點內(nèi)的NPP以及近地面CO2的平均濃度。由圖6(b)可以看出，NPP與CO2濃度具有負(fù)相關(guān)的特征，但是相關(guān)性較差(圖6(b)，R2=0.402)。當(dāng)去掉靠近邊界那些受風(fēng)影響較大的采樣點，而只保留中亞干旱區(qū)中部、東部的采樣點后(圖6(c))，NPP與CO2濃度呈現(xiàn)出較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)特征(圖6(d)，R2=0.795)。

注：該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)下載的審圖號為GS(2020)4403號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。圖6 不同采樣方案下中亞五國近地面CO2濃度與NPP關(guān)系

綜上所述，受地形地貌、風(fēng)速風(fēng)向的影響，中亞五國CO2濃度在整體上與陸地生態(tài)系統(tǒng)在統(tǒng)計學(xué)上并不具備相關(guān)性，但是在伴隨著風(fēng)對西部CO2擴(kuò)散影響的減弱，從中部到東部區(qū)域，陸地生態(tài)系統(tǒng)對近地面CO2濃度的空間分布起主導(dǎo)作用。

從圖7可以看出，在國家尺度上，中亞五國近地面CO2濃度與固體能源、液體能源以及氣體能源消費時所排放的CO2總量呈正相關(guān)關(guān)系，且相關(guān)性較強(qiáng)(圖7(b)，R2=0.421，p<0.01)。這一結(jié)果表明，中亞五國近地面CO2濃度的分布不僅受周邊國家CO2排放的影響，本地區(qū)能源消耗產(chǎn)生的CO2對本地區(qū)CO2濃度分布亦有影響。

由于風(fēng)對來自西部CO2擴(kuò)散作用的逐漸減弱，以及天山和帕米爾高原的阻隔，使得新疆地區(qū)沒有受到西部CO2濃度擴(kuò)散的影響。得益于其獨特的三山夾兩盆的地形，使得新疆CO2濃度較少受到外區(qū)域CO2濃度擴(kuò)散的影響。由2010年CO2濃度空間分布圖可以看出，新疆CO2濃度空間分布具有以下特征：以天山為界限，北疆CO2濃度明顯大于南疆CO2濃度。通過分析新疆地區(qū)不同地市的能源消耗排放CO2量、新疆地區(qū)NPP數(shù)據(jù)(圖8)，本文可以得出如下結(jié)論：新疆CO2分布的空間異質(zhì)性主要是由能源消費所引起，盡管新疆北部的阿勒泰、塔城地區(qū)能源消耗較少，但是在西北風(fēng)的影響下，其濃度較高，NPP對新疆地區(qū)的影響并不顯著。

圖7 中亞五國能源消費所產(chǎn)生的CO2排放量與該區(qū)域近地面CO2濃度

注：該圖基于新疆維吾爾自治區(qū)自然資源廳網(wǎng)站下載的審圖號為新S(2019)044號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。圖8 新疆地區(qū)各縣市能源消費量、盛行風(fēng)風(fēng)速風(fēng)向及NPP空間分布(2010年)

4 結(jié)束語

本文借助于GOSAT近地面CO2產(chǎn)品以及相關(guān)的輔助數(shù)據(jù)，對中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度及其影響因素進(jìn)行了研究，主要的結(jié)論歸納如下。

1)GOSAT反演的近地面CO2產(chǎn)品與中亞干旱區(qū)周圍的10個站點具有高度的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均大于0.8，月平均偏差小于3 ppmv。GOSAT結(jié)果具有高精度、高穩(wěn)定性，可以用來捕獲近地面CO2的季節(jié)以及年際變化特征。

2)中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度分布具有明顯的空間異質(zhì)性。中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度東部高于西部，中亞五國靠近邊界的濃度高于中部的濃度，高值區(qū)呈現(xiàn)“?”形分布。

3)中亞干旱區(qū)近地面CO2呈現(xiàn)出年增長趨勢，年均增長率為2.442 ppmv·a-1，反映在季節(jié)與月份上，除個別月份外，各個季節(jié)近地面CO2濃度相較于上一年相同季節(jié)的濃度值均有所增長。在季節(jié)與月變化方面，呈現(xiàn)出季節(jié)循環(huán)與月循環(huán)特征。

4)中亞干旱區(qū)近地面CO2濃度在時間變化上的變化特征主要是受到陸地生態(tài)系統(tǒng)光合作用與呼吸作用、供暖等的影響，在不同季節(jié)起決定性作用的因素不同。在空間變化上，受地形與盛行風(fēng)影響，中亞五國CO2濃度的空間分布受到周邊國家CO2排放的影響，隨著CO2濃度擴(kuò)散影響的逐漸減弱，中亞五國中部以及東部受NPP影響較為顯著。受地形影響，新疆近地面CO2濃度較少受到區(qū)域外CO2濃度擴(kuò)散的影響，空間異質(zhì)性主要是由能源消費以及盛行風(fēng)的影響，NPP對CO2濃度的影響并不顯著。

盡管本文對中亞地區(qū)近地面CO2濃度時間分布特征的影響因素進(jìn)行了分析，但是由于GOSAT反演的CO2濃度數(shù)據(jù)時間尺度較短，對進(jìn)一步深入分析形成障礙，以上問題將是下一步研究的重點。