人为碳排放区域碳同化反演系统研发与应用研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 方君君 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 陈报章 |
| 关键词 | 区域碳同化反演系统（RCAS） 人为CO2 排放 自然碳通量 WRFCHEM大气传输模型 深圳 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 大气二氧化碳（CO2）同化反演方法是当前碳源汇估算的有效技术之一，其结合大气传输模型和观测数据，对地表碳源和碳汇进行反演估算。然而，现有的碳同化反演研究主要集中在全球或大洲尺度，反演的空间分辨率较粗，无法满足区域小尺度碳源汇估算的精度。造成这种现状的原因主要有两个：其一，现有的观测数据稀疏且时空分布不均，其二，区域尺度碳同化反演面临着高维度、高分辨率计算的挑战，导致现有反演系统的效率较低。因此，研发高分辨率、计算效率高的区域碳同化反演系统，并进行精细化的碳源汇估算，成为亟待解决的问题。 本研究构建了一种高效且高时空分辨率区域碳同化反演系统（RegionalCarbon Assimilation System, RCAS），并提出了基于NO2 和14CO2 观测数据构建的人为碳排放贡献的小时分辨率CO2 浓度（ΔCO2ff）的同化反演方法，解决了人为CO2 排放与自然碳通量在城市尺度上的实时区分问题。本文的研究目标是：通过区域碳同化反演系统的开发，解决现有碳同化系统在时空分辨率和计算效率上的不足，实现高精度且实时的碳源汇估算，尤其是在格网尺度定量区分人为CO2 排放与自然碳通量，为我国“双碳”目标的实现提供有效的技术支持。具体而言，本文的研究内容及主要成果包括以下几个方面： （1）区域碳同化反演系统的构建。本文基于WRF-CHEM 大气传输模型，结合集合均方根滤波（Ensemble Square Root Filter, EnSRF）同化算法，构建了区域碳同化反演系统RCAS。通过对模型下垫面数据和物理参数化方案本地化，该系统适用于深圳市的1 km 空间分辨率、1 h 时间分辨率的城市级碳通量反演。RCAS 系统在提高时空分辨率的同时，解决了同化反演中生成集合的效率问题。通过WRF-CHEM 模型内外混合并行计算架构，突破了系统在计算效率与分辨率间的权衡困境。 （2）区域碳同化反演系统有效性检验。研究内容涵盖先验和观测数据预处理、嵌套区设置、观测系统模拟实验（OSSEs）及关键参数敏感性分析等核心环节，从而实现RCAS 的有效性检验和参数敏感性分析，为后续RCAS 系统在城市尺度的应用提供了坚实基础。首先，从数据预处理入手，通过整合多源先验数据（包括人为碳排放、陆地与海洋生态系统碳通量），形成净碳通量进入同化系统；同时，对CO2 浓度观测数据进行预处理，重点解决噪声剔除、格式转换等问题，为后续优化先验通量提供可靠观测输入。在嵌套区设置方面，合理设置网格划分策略，实现了对小尺度区域（城市）CO2 浓度分布的高分辨率捕捉。随后，通过观测系统模拟实验对RCAS 的有效性进行验证：在引入伪观测数据后，系统成功校正了先验通量偏差，使其趋近于预设的理想通量，证明了RCAS 的收敛性及其对碳排放的优化能力。最后，研究聚焦碳同化反演系统的关键参数敏感性，系统检验了背景误差协方差、观测误差协方差、同化窗口、滞后窗口、集合数、局地化等参数对碳排放估算结果的影响。结果表明，背景误差协方差的权重调整、2 天同化窗口、1 个滞后窗口可降低模型不确定性，而局地化参数的优化则能有效抑制误差传播。参数敏感性分析的结果为模型后续应用提供了参数选用依据，增强了估算结果的可靠性。 （3）人为碳排放和自然碳通量的区分。城市尺度人为与自然碳通量的精准分离一直是当前区域同化系统的一大难题。为了提高RCAS 系统对人为碳排放的识别精度，本文首先通过修改RCAS 框架，构建了一个能优化人为碳排放的碳同化系统。在此基础上，提出了基于ΔNO2 和Δ14CO2 数据，构建小时分辨率人为碳排放贡献的CO2 浓度（ΔCO2ff）的方法。最终实现城市格网尺度定量区分人为碳排放和自然碳通量。具体而言，通过引入小时分辨率ΔNO2 作为燃烧过程指示剂，结合高精度区分、低频率的Δ14CO2 生物源标识特性，构建双参数耦合校正模型。在站点尺度，匹配ΔNO2 和Δ14CO2 推算得到的ΔCO2ff 浓度，通过加权总最小二乘回归，构建ΔNO2 和ΔCO2ff 的关系。再通过小时分辨率ΔNO2 推算小时分辨率ΔCO2ff，从而进入人为碳排放碳同化系统，对人为碳排放进行同化优化。以站点观测的CO2 浓度进入区域同化系统，对净碳通量进行同化优化。利用后验净碳通量减去后验人为碳排放，得到后验自然碳通量，从而实现格网尺度人为碳排放和自然碳通量的实时区分。 （4）深圳市碳通量同化反演应用。利用构建的RCAS，充分考虑深圳本地化参数，如更新模型下垫面的土地利用数据和高程数据，配置适用于研究区的物理参数化方案；采用人为碳排放和自然碳通量的区分方法，对深圳2022 年10 月至12 月的人为碳排放和生态系统碳通量进行了估算和分析。首先对净碳通量和人为碳排放的总量进行了数值统计和空间分布分析，在此基础上，在月尺度和行政区划尺度对后验人为碳排放和生态系统碳通量进行了数值统计和空间分布特征分析。结果表明，经过CO2 观测数据同化，深圳的净碳通量由先验的18.755 TgC/yr，减少到16.295 Tg C/yr。人为碳排放由先验的18.651 Tg C/yr，减少到16.453Tg C/yr。空间分布特征上，由于生态系统通量相较于人为碳排放量值较小，因此净碳通量的空间分布特征主要由人为碳排放空间分布特征主导。二者高排放区都主要集中在研究区的西南角区域，西部相较于东部具有更高的排放特征。在月尺度上，人为碳排放随着月份的增加逐渐增加；生态系统通量在10 月、11 月表现为碳汇，12 月表现为碳源。行政区划结果表明研究区西部的龙华新区、光明新区、南山区和宝安区的人为碳排放量较高，罗湖区、盐田区和大鹏新区的人为碳排放量次之，福田区、龙岗区和坪山新区的排放量相对最低。生态系统通量在不同的行政区划表现不同，南山区、光明新区、宝安区表现为碳汇，林地分布较多的区域如大鹏新区、盐田区和罗湖区，表现为弱碳源。本文为深圳市及类似城市的碳排放监管与减排措施提供了科学依据。 本研究的核心创新体现在：1）研发了城市级1 km 空间分辨率和1 h 时间分辨率的碳同化反演系统RCAS，突破了传统反演尺度限制，采用模型内外混合并行方式，在提高计算效率等方面做出了贡献，适用于城市尺度的碳排放监测与减排措施评估。2）提出了ΔNO2-Δ14CO2 双参数校正法，解决了城市复杂环境下人为和自然碳通量区分的难题。未来的研究可通过融合卫星遥感（如OCO-3、DQ1）和物联网观测数据，提升区域碳同化系统的精度。此外，随着人工智能与大数据技术的发展，未来可考虑结合深度学习方法优化同化算法，进一步提升系统时空分辨率、计算效率和实时反演能力，为城市“碳中和”提供动态决策支持。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 177 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217333]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 方君君. 人为碳排放区域碳同化反演系统研发与应用研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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