客观日本

利用客机观测城市上空二氧化碳浓度,香港、东京羽田和上海虹桥排前三

2020年06月01日 能源环境

日本国立环境研究所与气象厅气象研究所利用日本航空公司(JAL)的客机实施的温室气体观测项目(CONTRAIL项目)分析了在2005年至2016年的约10年中取得的二氧化碳浓度观测数据,明确了全球34座城市上空的二氧化碳浓度变化特点。

在各城市的上空对上风侧和下风侧进行比较,能观测到城市下风侧的二氧化碳浓度明显增加,可以看出城市地区排放的二氧化碳的影响。由此确认,各城市上空的二氧化碳浓度变化幅度反映了城市排放的二氧化碳的影响,二氧化碳排放量越大的城市,其上空的二氧化碳浓度变化幅度也就越大。

CONTRAIL是世界上唯一一个通过民航客机提供全球城市上空二氧化碳浓度数据的项目,今后,通过将这些观测数据用于检测城市区域及世界各国的二氧化碳排放,还有助于提高温室气体清单的精度。

1.研究背景

大气中的二氧化碳浓度以每年约2~3ppm的速度持续增加。增加的主要原因是燃烧化石燃料产生的人为二氧化碳排放,不过,燃烧化石燃料的过程中排放到大气中的二氧化碳被认为大约有一半会被陆地上的植物和海洋吸收。定量理解包括这种自然吸收及人为和自然排放在内的二氧化碳循环(碳循环),对根据《巴黎协定》制定有效的减排目标至关重要。

在以往的研究中,基于排放统计(清单)的化石燃料燃烧排放量被认为是已知的,并以此为基础使收支与大气观测数据保持一致,由此来推算自然吸收量和排放量。但近年来,随着排放量清单不完善的新兴市场国家的排放量迅速增加,基于化石燃料燃烧的排放量清单的不确定性增大,以此为基础推算的自然吸收量和排放量也可能会出现偏差。

有报告称,人为排放的二氧化碳中,约70%来自人口数量占全球总人口50%左右的城市地区。要想降低推算的城市地区二氧化碳排放量的不确定性,必须采取各种措施,措施之一就是掌握城市大气中的实际二氧化碳浓度,并利用观测数据推算城市的排放量。实际上,近年来业界积极构筑了覆盖特定城区的地面大气观测网络,并利用卫星推进了城市大气观测研究。

此次研究着眼于利用日本航空客机的CONTRAIL项目获得的全球城市上空的二氧化碳浓度垂直分布数据。原因是,很多主要机场都位于大城市近郊,因此机场上空的二氧化碳浓度数据可用来评估城市的二氧化碳排放。该研究利用这种客机观测优势,对全球34座城市机场上空的二氧化碳浓度数据实施了统计解析。另外,还调查了由此获得的二氧化碳浓度统计解析结果与目标城市的二氧化碳排放量之间的关系。

2.观测数据

国立环境研究所与气象厅气象研究所2005年启动利用日本航空的客机推进温室气体观测项目CONTRAIL(Comprehensive Observation Network for Trace gases by Airliner,图1)。此次研究解析了在2005年至2016年的约10年里,利用客机配备的二氧化碳浓度连续测量装置(CME)在全球34座城市上空观测的二氧化碳浓度数据。

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图1:日本航空公司从羽田机场起飞的带有CONTRAIL标志的特殊涂装机型(左图由日本航空提供)及二氧化碳浓度连续测量装置(CME,右)。

从2005年至2016年底,共通过13,000多次观测航班取得了700多万份二氧化碳浓度数据。另外,关于在机场上空起飞和降落时取得的垂直分布数据,成田机场上空约为7,700次,羽田机场上空约为4,400次,火奴鲁鲁机场上空约为2,100次,曼谷机场上空约为1,700次,悉尼机场上空约为1,600次,新加坡机场上空约为900次,香港机场上空约为800次,德里机场和巴黎机场上空约为700次,在世界各国的城市上空都获得了非常充足的数据(图2)。

各机场的观测数据数量取决于观测用客机的运行情况,因此,除作为观测机基地的成田和羽田机场外,其他机场不一定能定期进行观测。另一方面,大气中的二氧化碳浓度变化存在年度变化和季节变化。因此,对于2005年至2016年的所有CONTRAIL观测数据,根据观测地点单独评估了年度变化和季节变化,并将其从观测数据中去除,由此计算了“二氧化碳增量”,“二氧化碳增量”被认为可以反映各地区的排放导致的浓度增加。

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图2:各城市和机场的垂直分布数据取得数量(2005年~2016年)。

3.研究结果与考察

研究对图2所示的世界各国机场上空的二氧化碳增量变化进行了统计调查。作为其中一例,图3展示了东京(成田机场)的结果。首先,如图3d所示,成田机场(白色方块)位于东京市中心以东约60km处。从地图上的黑色圆圈群可以看出,CONTRAIL观测机起飞和降落时的飞行高度在2km以下,观测数据是在东京市中心东侧周围获得的(随着飞行高度升高,观测机的位置朝着各自的飞行目的地方向扩散)。图3b调查了东京以东1.0~1.5km高度处的二氧化碳增量与风向和风速的关系。

该图显示了不同风向和风速网格中的二氧化碳增量最大值,也就是说,显示了在什么风向和风速时会出现高二氧化碳浓度。从图中可以看出,弱西风时出现了高二氧化碳增量。这与从观测地点来看强二氧化碳排放源(东京大都市圈)位于西方,以及风力越弱时,来自东京大都市圈的排放越容易在附近下风侧的大气下层(大气边界层)积聚的现象一致。离地面越远,这种城市区域的排放影响越弱(图3a)。另外,从图3c可以看出,越在大气下层,二氧化碳增量的变化幅度(波动范围)越大,从这种现象中还可以看出城市排放对地表的影响。

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图3:成田机场上空的二氧化碳增量统计解析结果。
(a)高度为4.0~4.5km处的二氧化碳增量最大值与观测时的风向和风速之间的关系。以上为北,角度表示风向,距圆心的距离表示风速,灰色同心圆的间隔为每秒5m。(b)与a相同。不过是高度为1.0~1.5km处的观测数据解析结果。(c)二氧化碳增量出现频率的直方图。紫色部分是高度为4.0~4.5km处,红色实线是高度为1.0~1.5km处的观测数据解析结果。左上方还显示了各高度的观测数据数量。各二氧化碳数据的季节变化偏差较小时,二氧化碳增量接近零。(d)表示成田机场周边的土地利用情况,粉色对应城市区域。白色方块表示成田机场的位置,其周围的黑色部分(小的黑色圆圈的集合)表示高度在2km以下的观测数据的取得位置(观测机的位置)。

研究团队在全球36个机场实施了这种二氧化碳增量统计解析,发现很多机场都具有以下特点:(1)可以确定在高度约1km处出现高二氧化碳浓度的风向,其方向与机场附近城市的方向一致;(2)风速较弱时更容易观测到二氧化碳浓度的大幅增加;(3)越靠近下层二氧化碳增量的变化幅度越大,高度约为4km的上空显示出地表的排放吸收影响几乎可以忽略不计的清洁大气特征。也就是说,机场附近的CONTRAIL观测结果明确反映了附近城市区域的二氧化碳排放的影响。

计算各机场上空高度约1km处的二氧化碳增量变化幅度(标准偏差)发现,在全球的城市中,大城市近郊的机场上空会出现较大变化(图4)。尤其是在大都市圈人口数量排名全球前十位的东京、德里、墨西哥城、上海和大阪等的上空,观测到了非常大的二氧化碳浓度变化。另一方面,在位于沿海地区的规模相对较小的城市上空,二氧化碳的变化一般也比较小。

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图4:世界各国机场上空高度约1km处的二氧化碳增量变化幅度(标准偏差)。
圆圈越大越红,表示变化幅度越大。机场代码和城市名称对应的城市参考图2。

因此,该研究针对各城市的二氧化碳排放量推算值,用图表显示了二氧化碳增量的变化幅度(图5)。根据燃烧化石燃料产生的人为来源二氧化碳排放量数据库(ODIAC),计算了各城市的二氧化碳排放量。从该图中可以看出,在高度约4km(图5淡蓝色部分)处,无论下方城市区域的二氧化碳排放量如何,二氧化碳增量的变化幅度都比较小,但在大气下层(高度约1km处,图5红色部分),越是二氧化碳排放量大的城市区域近郊机场上空,二氧化碳增量的变化幅度明显越大。也就是说,城市区域上空的二氧化碳浓度的主要变化因素为城市的二氧化碳排放,随着观测机飞行期间的气象条件不断变化,这种排放影响传递到了高度约为1km的城市上空。

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图5:世界各国机场上空的二氧化碳增量变化幅度(标准偏差)与各城市的人为来源二氧化碳排放量之间的关系。
红色是高度约为1km处,淡蓝色是高度约为4km处的观测数据的解析结果。机场代码和城市名称对应的城市参考图2。

一般来说,地表排放的二氧化碳会积聚在大气下层(大气边界层),由此产生的二氧化碳浓度增加量被认为与排放量成正比。城市区域上空产生的这种高浓度二氧化碳的区域分布,被认为取决于城市地区排放的二氧化碳的地理分布以及排放的二氧化碳积聚场所——大气边界层的状态。可以说,在通过客机飞行获得的CONTRAIL观测数据中,观测地点与城市的二氧化碳排放区域的地理关系因机场大不相同,随时间和季节变化的大气边界层的状态也因各机场的观测机航班时刻而异。因此,很难通过一两次的有限观测定量获得城市地区的二氧化碳排放量。

此次研究通过大量观测获得了不同城市地区上空的二氧化碳浓度变化幅度,由此通过统计证明,二氧化碳的变化幅度与城市地区的二氧化碳排放有关。通过积累这种二氧化碳浓度的垂直分布数据,有望为提高附近城市的二氧化碳排放量推算精度做出贡献。

论文信息
题目:Statistical characterization of urban co2 emission signals observed by commercial airliner measurements
期刊:《Scientific Reports》
DOI:10.1038/s41598-020-64769-9

日语发布原文

文:JST客观日本编辑部

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