【摘 要】
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大气本底观测数据包括受局地源汇影响数据(非本底数据)和区域混合均匀的数据(本底数据),合理的筛分出区域混合均匀的浓度信息对于认识区域大气特性至关重要.但我国几个WM
【机 构】
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中国气象科学研究院,中国气象局,100081,北京
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大气本底观测数据包括受局地源汇影响数据(非本底数据)和区域混合均匀的数据(本底数据),合理的筛分出区域混合均匀的浓度信息对于认识区域大气特性至关重要.但我国几个WMO/GAW区域本底站地理环境、气候类型、经济发达水平等存在很大差异,必须针对各站特征针对性开展研究.本研究基于浙江临安和黑龙江龙凤山站观测CO2历史资料,对比采用逐步逼近回归筛分(REBS)、黑炭示踪筛分(BC)、甲烷示踪筛分(CT)以及地面风筛分(MET)4种方法对本底CO2信号的提取情况,研究提出合适的本底CO2观测资料筛选方法.结果表明,4种筛分方法均可以较好的获得本底站CO2长期变化特征.临安站由于存在较多的局地污染源,采取了更严格的筛选措施.REBS法明显高估了临安站区域本底CO2浓度,约1 7±0.2ppm.相反,CT法低估了临安站区域本底CO2情况.对龙凤山站,因为CO2和CH4源汇机制在夏季有较大差异,夏季CT法会引起明显的偏差.BC和MET法均可较好的提取龙凤山站本底CO2浓度信息.综合而言,龙凤山和临安本底站均可采用MET法筛分观测CO2浓度,利用此方法估算浙江临安和黑龙江龙凤山本底大气CO2浓度年增长率分别为3.1±0.1ppm和3.1±0.8ppm,均明显高于全球平均.
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