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国家自然科学基金(41175116)

作品数:12 被引量:84H指数:7
相关作者:周凌晞方双喜姚波王红阳许林更多>>
相关机构:中国气象科学研究院南京信息工程大学北京师范大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国际科技合作与交流专项项目更多>>
相关领域:环境科学与工程天文地球理学更多>>

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 9篇环境科学与工...
  • 2篇天文地球
  • 1篇理学

主题

  • 6篇本底
  • 4篇后向轨迹
  • 3篇地面风
  • 3篇甲烷
  • 3篇CH
  • 3篇CH4
  • 3篇CO2
  • 2篇筛分
  • 2篇衰荡光谱
  • 2篇光谱
  • 2篇光腔
  • 2篇光腔衰荡
  • 2篇光腔衰荡光谱
  • 2篇CO_2浓度
  • 2篇CRDS
  • 2篇大气CO2
  • 1篇一氧化碳
  • 1篇源区
  • 1篇源区分析
  • 1篇日变

机构

  • 9篇中国气象科学...
  • 2篇南京信息工程...
  • 1篇北京师范大学
  • 1篇国家海洋环境...
  • 1篇中国大气本底...

作者

  • 9篇周凌晞
  • 8篇方双喜
  • 5篇姚波
  • 4篇王红阳
  • 3篇刘立新
  • 3篇栾天
  • 3篇许林
  • 2篇张芳
  • 2篇夏玲君
  • 2篇刘钊
  • 1篇李培昌
  • 1篇黄建青
  • 1篇臧昆鹏

传媒

  • 3篇环境科学
  • 3篇环境化学
  • 1篇环境科学学报
  • 1篇中国环境科学
  • 1篇Scienc...
  • 1篇Scienc...
  • 1篇中国科学:地...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 3篇2013
  • 4篇2012
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
水汽对光腔衰荡光谱系统(CRDS)法测定CH_4的影响被引量:4
2012年
分析了CRDS法测定CH4浓度与水汽含量间的关系,并建立了水汽含量在0.50%—2.45%(体积比,以V/V表示,下同)范围内的有效校正方法.采用CRDS法对水汽含量为0.93%的CH4标气进行多次测量,测量值经校正后与理论值的偏差均小于2.0×10-9(体积比,以V/V表示,下同),最大偏差1.8×10-9,优于大气本底CH4观测质控标准.校正瓦里关站CRDS系统试运行期间的CH4实测数据(水汽含量为0.50%—2.45%),与该站气相色谱-氢火焰离子化检测器系统(GC-FID系统,下同)同期测量结果相比,38.48%的数据偏差小于2.0×10-9,说明在系统未配备超低温冷阱除水单元之前,本文研究的校正方法适用于观测数据的校正.
臧昆鹏方双喜周凌晞姚波张芳刘立新
关键词:光腔衰荡光谱甲烷
我国4个WMO/GAW本底站大气CH4浓度及变化特征被引量:26
2012年
利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CH4在线观测系统,于2009~2010年在青海瓦里关、浙江临安、北京上甸子和黑龙江龙凤山这4个世界气象组织全球大气观测网(WMO/GAW)大气本底站对大气CH4进行了在线观测.临安站在所有季节中CH4浓度都表现出类似的日变化趋势,即浓度在每日~05:00(北京时间)达到最高值,在~14:00为最低.夏季龙凤山站CH4浓度表现出类似的规律,但其日变化振幅较大,达到216.8×10-9(摩尔分数,下同).上甸子站春、秋、冬季CH4浓度呈现类似变化趋势,但夏季日平均值较高,在晚间~20:00达到最高值,瓦里关站四季CH4浓度日变化均不明显.3个区域本底站(临安、上甸子和龙凤山)全年CH4本底浓度存在明显的变化,临安站CH4本底浓度在7月达到全年最低水平.龙凤山站则表现出相反的趋势,在8月达到全年最高值,其全年浓度表现出"W"型变化.冬季龙凤山和上甸子站CH4浓度高于春季和秋季.瓦里关站全年浓度变化较小,月平均浓度振幅仅为11.5×10-9.临安、上甸子和龙凤山3个区域本底站夏季CH4非本底数据占总数据的比例>70%.为分析气团传输的影响,对4站夏季高浓度时刻(瓦里关:CH4>1 870×10-9,龙凤山CH4>2 100×10-9,临安CH4>2 150×10-9,上甸子CH4>2 050×10-9)对应的气团轨迹进行聚类分析表明,夏季出现的高浓度CH4观测数据可能主要由气团传输所引起.
方双喜周凌晞许林姚波刘立新夏玲君王红阳
关键词:后向轨迹聚类
龙凤山本底站大气CO_2数据筛分及浓度特征研究被引量:14
2014年
针对黑龙江龙凤山区域大气本底站2009年1月~2011年12月低层(离地10 m)和高层(离地80 m)大气CO2在线观测数据,选取低层数据重点开展研究,分析地面风向和风速等因素对观测CO2浓度的影响.结果表明,龙凤山低层大气CO2浓度明显受局地源汇影响,其与高层观测结果差异在白天08:00~17:00相对较小,小于(0.5±0.5)×10-6(物质的量比).春、夏和秋这3个季节E-ESE-SE-SSE扇区来向的地面风会明显抬升大气CO2浓度,而冬季N-NNW-NW-WNW扇区CO2浓度明显较高.该站4个季节近地面CO2浓度随着风速增大而逐渐减小,在冬季尤为明显.结合日变化及地面风的影响,对低层观测数据进行初步本底/非本底筛分,筛选出代表东北区域混合均匀CO2水平的本底数据占总数据的30.7%.本底CO2浓度季节变化显示该站大气CO2浓度呈现冬季高夏季低的趋势,季振幅约为(36.3±1.4)×10-6,明显大于同期WMO/GAW同纬度站点观测结果,2009~2011年龙凤山大气CO2平均增长率为2.4×10-6a-1.
栾天周凌晞方双喜姚波王红阳刘钊
关键词:大气CO2数据筛选
香格里拉本底站大气CO_2浓度及变化特征初步研究被引量:10
2012年
利用基于光腔衰荡光谱(Cavity Ring Down Spectroscopy,CRDS)技术自组装的大气CO2在线观测系统,于2010年9月—2011年8月在云南香格里拉大气本底站对大气CO2进行了初步观测.该站春、夏、秋、冬季CO2平均本底浓度分别为394.78×10-6(物质的量之比,下同)、386.82×10-6、386.46×10-6和390.74×10-6.全年浓度在4—5月最高,7月份最低,全年月均值振幅约12.22×10-6.四季浓度日平均高值出现在上午7∶00左右,最低值出现在14∶00—17∶00.日变化振幅在冬季最小,夏季最大,分别为1.51×10-6和21.82×10-6.四季西南来向的地面风对CO2浓度均有明显的降低作用.通过四季每日整点后向轨迹聚类计算,结合浓度资料分析发现,该站春、夏、秋季来自于西南方向的气团降低了观测的CO2浓度,而在冬季未起到明显的降低作用,主要因该站局地植被生态系统排放减少所致.
李邹方双喜和春荣杨禄麟张万诚周凌晞
关键词:CO2地面风后向轨迹
大气CO_2、CH_4、CO高精度观测混合标气配制方法被引量:3
2013年
高精度、高准确度的大气CO2、CH4、CO浓度观测需使用以干洁大气为底气的标气.标气中水汽含量及CO2的δ13C对基于光学原理的观测系统有不可忽视的影响.本研究利用自组装的混合标气配制系统,以环境大气为底气,并通过添加高浓度气体或利用吸附剂吸附,调节目标物种浓度.CO2和CO吸附效率分别达99.7%和99.8%,标气水汽含量小于3.7×10-6(物质的量分数,下同),可配制不同浓度范围的CO2、CH4、CO混合标气.在青海瓦里关全球大气本底站配制环境大气浓度范围的标气,CO2、CH4、CO实际配制浓度同目标浓度的偏差小于10×10-6、30×10-9、30×10-9,CO2中δ13C同实际大气接近.本方法配制的标气已应用于我国本底站大气CO2、CH4、CO高精度观测,符合世界气象组织/全球大气观测(WMO/GAW)质量要求.
姚波黄建青周凌晞方双喜刘立新夏玲君李培昌王红阳
龙凤山站大气CO_2浓度2种筛分方法对比研究被引量:8
2015年
针对黑龙江龙凤山区域本底站2009年1月~2011年12月大气CO2在线观测数据,研究基于地面风、日变化等大气本底/非本底数据筛分方法(SWDV)和稳健局部近似回归大气本底/非本底数据筛分方法(REBS)在龙凤山区域本底站的适用性.研究表明:2种筛分方法在春、秋和冬季都能很好反映龙凤山大气CO2浓度的趋势变化及局地源汇对观测CO2浓度的影响,对于高浓度的非本底数据都能够较好的识别,但在夏季使用REBS方法会影响筛分的准确性,不建议在龙凤山区域本底站使用REBS筛分方法.SWDV和REBS法筛分出的本底数据分别占总数据量的30.7%和58.9%.2种方法均筛分为本底浓度和非本底浓度的数据分别占总数据量的21.5%和32.0%.二者筛分的本底季平均浓度在春季相差最小为(0.1±0.3)×10^-6(摩尔比,下同),冬季和秋季次之,在夏季相差最大为(4.2±1.0)×10^-6.典型个例分析表明,SWDV法会将白天一些受西南污染气流影响的CO2浓度误筛分为本底浓度,REBS法会将个别在静稳天气条件下受局地影响大的CO2观测值误筛分为本底浓度.夏季局地污染状况可能被植被强烈的光合作用抵消,CO2浓度变化不大,使得REBS误筛分为本底浓度,以及对于一些较低的CO2浓度值,REBS误筛分为非本底浓度,这些因素导致2种筛分方法在夏季本底浓度差别较大.
栾天方双喜周凌晞姚波刘钊
关键词:CO2本底
浙江临安大气本底站CO浓度及变化特征被引量:14
2014年
利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CO在线观测系统,于2010年9月-2012年2月在浙江省临安大气本底站对大气CO进行了在线观测.结果表明临安站四季CO日变化明显受人为活动影响,分别在每日07:00-10:00和19:00-20:00出现峰值,夏季CO日平均浓度和振幅均最低,分别为314.3×10^-9±7.6×10^-9(摩尔分数,下同)和50.1×10^-9±47.9×10^-9.该站全年大气CO浓度呈现冬春季高、夏季低的趋势,与北半球瑞士Jungfraujoch站、青海瓦里关等站基本一致,但平均浓度明显高于其他国际站点,全年CO月均值振幅约为286.8×10^-9±19.2×10^-9.后向轨迹聚类和地面风结果分析表明,临安站非本底CO浓度主要来自于N-NNE-ENE扇区内城市及工业等人为排放所引起.春、夏和冬季最大的浓度抬升均出现在ENE风向,冬季抬升值最大,约为106.3×10^-9±58.0×10^-9.
方双喜周凌晞栾天马千里王红阳
关键词:筛分后向轨迹
Simulation of CO_2 variations at Chinese background atmospheric monitoring stations between 2000 and 2009: Applying a CarbonTracker model被引量:8
2013年
We carried out a downscaling treatment over China using the CarbonTracker numerical model,which was applied using double grid nesting technology(3°×2°over the whole globe,1°×1°over China),simulating and analyzing atmospheric CO2concentrations over 10 recent years(2000–2009).The simulation results agreed very well with observed data from four background atmospheric monitoring stations in China(The periods for which the simulation results and observed values be compared were January2000 to December 2009 for the WLG station and June 2006 to December 2009 for the SDZ,LFS,and LAN stations),giving correlation coefficients of>0.7.The high-resolution simulation data correlated slightly better than the low resolution simulation data with the observed data for three of the regions’atmospheric background stations.Further analysis of the annual,seasonal CO2concentration variations at the background stations showed that the CO2concentration increased each year over the study period,with an average annual increase of more than 5%,and annual increases of more than 7%at the Shangdianzi and Lin’an stations.Seasonal CO2variations were greater at the Longfengshan station than at the Shangdianzi or Lin’an stations.However,the CO2concentrations were higher at the Shangdianzi and Lin’an stations because they are greatly affected by human activities in the Jingjinji and Changjiang Delta economic zones.Spatial distribution in CO2concentrations and fluxes were higher in eastern than in western China.
CHENG YanLiAN XingQinYUN FangHuaZHOU LingXiLIU LiXinFANG ShuangXiXU Lin
关键词:二氧化碳浓度模拟数据CO2浓度
云南香格里拉本底站大气CH_4体积分数及变化特征被引量:7
2012年
利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CH4在线观测系统,于2010年7月—2011年10月在云南香格里拉大气本底站对大气CH4进行了在线观测.结果发现,该站春、夏、秋、冬季CH4平均本底值分别为(1850.7±6.9)×10-9(体积分数,下同)、(1850.9±13.4)×10-9、(1865.6±16.1)×10-9和(1839.2±6.5)×10-9.全年体积分数在9月最高,12月最低,月均值振幅约39.6×10-9.4季日平均最低值均出现在14:00—16:00.日变化振幅在冬季最小,秋季最大,分别为4.4×10-9和10.0×10-9.西南来向的地面风会明显抬升CH4体积分数,而北偏东来向的地面风显著降低观测结果.通过4季每日整点后向轨迹聚类计算,结合观测资料分析发现,该站CH4主要受西南来向气团传输影响,尤其在春、夏、秋3季.
方双喜李邹周凌晞许林
关键词:CH4体积分数地面风后向轨迹
Evaluation of the carbon isotopic effects of NDIR and CRDS analyzers on atmospheric CO2 measurements被引量:2
2016年
Non-dispersive infrared(NDIR) and cavity ring-down spectroscopy(CRDS) CO_2 analyzers use 12CO_2 isotopologue absorption lines and are insensitive to all or part of other CO_2-related isotopologues. This may produce biases in CO_2 mole fraction measurements of a sample if its carbon isotopic composition deviates from that of the standard gases being used. To evaluate and compare the effects of carbon isotopic composition on NDIR and CRDS CO_2 analyzers, we prepared three test sample air cylinders with varying carbon isotopic abundances and calibrated them against five standard cylinders with ambient carbon isotopic composition using CRDS and NDIR systems. We found that the CO_2 mole fractions of the sample cylinders measured by G1301(CRDS) were in good agreement with those measured by Lo Flo(NDIR). The CO_2 values measured by both instruments were higher than that of a CO_2 isotope measured by G2201i(CRDS) analyzer for a test cylinder with depleted carbon isotopic composition δ^(13)C =-36.828‰, whereas no obvious difference was found for other two test cylinders with δ^(13)C=-8.630‰ and δ^(13)C=-15.380‰, respectively. According to the theoretical and experimental results, we concluded that the total CO_2 mole fractions of samples with depleted isotopic compositions can be corrected on the basis of their 12CO_2 values calibrated by standard gases using Lo Flo and G1301 if the δ^(13)C and δ18O values are known.
XIA LingJunZHOU LingXiMarcel V.van der SCHOOTChris W.RELLALIU LiXinZHANG GenWANG HongYang
关键词:大气CO2同位素效应碳同位素组成光腔衰荡光谱
共2页<12>
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