可对地球进行“二氧化碳体检” 中国团队构建低成本“诊断”网络

　　 中新网 北京11月7日电(记者 孙自法)人为排放的大量二氧化碳留存在大气中，是造成全球气候显著变化的主要原因，如何摸清人为排放，特别是重点行业的碳排放情况，是控制全球升温、实现降污减碳、扩绿增长的重要环节，长期以来备受学界和社会关注。

　　来自中国科学院大气物理研究所(大气所)的最新消息说，该所科研团队已成功构建低成本地基-无人机协同碳观测网络(LUCCN)，并针对人为二氧化碳排放开展综合探测实验，结果表明，该网络可对人为碳排放情况进行高效“诊断”，提供地球的“二氧化碳体检报告”，助力世界实现碳达峰、碳中和(“双碳”)目标。

　　由中国科学家完成的这项全球气候变化领域重要研究成果论文，近日已在专业学术期刊《大气科学进展》上线发表，并将以封面文章形式在该期刊2024年第一期呈现。

　　为何要对地球进行“二氧化碳体检”

　　论文第一作者、中国科学院大气所碳中和研究中心杨东旭副研究员介绍说，根据全球碳项目的估计，2021年全球人为二氧化碳排放总量达到约400亿吨/年。如果把地球看作是一个人，如此大量的二氧化碳积聚在“人体”中，地球很快就会二氧化碳中毒了。素有“地球之肺”之称的南美洲亚马孙森林，在20世纪90年代碳汇水平最高时期的二氧化碳净吸收量约为20亿吨/年。这意味着想要“人体”二氧化碳浓度处于正常水平，需要大约20个健康的“肺”同时进行呼吸。

　　当然，地球并没有想象中那么脆弱，除了亚马孙森林，中国西南林区也是一个巨大的陆地生态系统碳汇，能够储存大量的二氧化碳，这是中国多年植树造林的成果，为中国的绿色发展提供了保障。此外，覆盖地球总面积70%以上的海洋，作为地球上最大的活跃碳库，每年也能吸收大约26%的人为碳排放。

　　尽管如此，自工业革命以来持续排放的二氧化碳仍超出了地球自身固碳能力所能负荷的极限，剩余的二氧化碳无处可去，只能遗留在大气中，2022年全球大气平均二氧化碳浓度已达到417ppm。

　　为尽快落实《联合国气候变化框架公约巴黎协定》，降低气候变化对人类的影响，控制人为碳排放已成为社会各界的基本认识。不过，由于对城市、地区、重点行业二氧化碳排放情况了解不足，现有排放清单的透明度和偏差问题依然存在，导致全球碳收支仍具有很大的不确定性。

　　为获取准确的碳排放数据，联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)国家温室气体清单指南2019修订版提出利用大气测量和反演的方法来核验排放清单。考虑到人为排放源较高的排放强度和复杂多变性，因此有必要对大气二氧化碳浓度变化开展密集、高质量的连续探测。

　　LUCCN如何“诊断”人为碳排放

　　论文作者之一、中国科学院大气所姚璐博士说，本项研究中，中国科学院大气所、中国科学院空天信息创新研究院等多个科研团队紧密合作，在广东深圳、广西南宁先后开展针对城市地区和重点行业的温室气体走航、地基遥感和无人机综合观测实验。实验过程中，中国科学院大气所团队基于低成本中精度温室气体传感器构建了LUCCN，并利用其观测数据对发电厂二氧化碳排放进行定性和定量研究，为后续人为排放的定量研究提供了可选方案。

　　LUCCN网络由5台地基观测设备和4台无人机设备构成，能够实现空-地协同的温室气体原位探测任务。这些探测设备均采用低成本、中精度的非色散红外传感器进行大气二氧化碳浓度探测，每台地基观测设备均配备高精度微型气象站，辅助后续的数据定标和量化分析。

　　LUCCN兼具地基和无人机的探测能力，结合多机飞行系统中多个移动传感器的优势，在探测的时间连续性、空间覆盖度、机动性等方面都得到了改善，极大提升了探测数据的有效信息含量。

　　此外，受到云、气溶胶和重访周期的限制，当前的卫星观测无法满足对人为排放监测和量化的高频探测需求，构建LUCCN对开展人为排放监测和提升探测数据可用性具有不可忽视的作用。

　　杨东旭指出，在利用LUCCN探测得到针对排放源的二氧化碳浓度数据后，如何将浓度数据转换为排放源强度，是进行排放清单验证的必要步骤和关键问题。为此，科研团队此次基于单个无人机的原位探测数据，采用截面通量计算方法初步估算了发电厂的排放强度。其估算结果表明，利用无人机原位观测数据计算的排放量与清单数据之间存在着一定差异。科研团队认为，这主要是由于无人机在探测过程中，对排放羽流横截面的采样较为稀疏，数据量的缺失造成反演的排放强度出现较大误差，这正是目前无人机原位探测的不足之处。

　　在本次研究的后续探测实验中，LUCCN采用无人机飞行阵列开展点源探测，并获得多个排放羽流截面及相对应的排放强度估算结果。通过平均多个羽流截面的估算结果，可以在一定程度上降低排放强度的估算误差。

　　未来探索研究将怎样进一步开展

　　杨东旭总结说，这次研究构建了一套地基便携设备和无人机飞行阵列协同的碳观测网络，以弥补温室气体探测卫星时空连续性的不足，形成了针对排放源的立体观测能力。

　　科研团队通过对深圳电厂的观测实验发现，地基原位探测设备对排放的探测能力受到地形条件的限制，而无人机探测能够快速响应并开展针对性探测，两者协同的碳观测网络能够有效提升对点源排放的探测和量化能力。

　　本次实验已证明LUCCN在人为点源排放研究中的作用，但无人机原位探测的采样策略和排放量估算，未来仍需要进一步探索。

　　他透露，此次科研合作团队正在为 LUCCN系统研发一种基于探测数据的感知自适应网络策略，用于进一步提升有效信息的探测效率。另外，大气反演方法能够有效降低排放强度的估算误差，这也是后续追踪排放所需开展的工作。(完)