力高泰新品 ‖ 機(jī)載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺

更新時間：2023-05-26 點擊次數(shù)：3886

根據(jù)世界氣象組織WMO溫室氣體公報（第18期，2022/10/26），全球平均地表CO2、CH4和N2O的濃度持續(xù)增高，其中CO2為415.7±0.2 ppm，CH4為1908±2 ppb，N2O為334.5±0.1 ppb。

現(xiàn)有溫室氣體觀測方法包括遙感衛(wèi)星的柱濃度測量、大氣本底濃度測量、城市高塔大氣濃度測量、渦度相關(guān)通量觀測、近地面大氣廓線測量、土壤溫室氣體通量測量、地基傅里葉變換光譜法遙測等。

對于更高時空分辨率的地表測量需求，如近地表溫室氣體泄漏監(jiān)測、特定區(qū)域溫室氣體排放強(qiáng)度評估、衛(wèi)星遙感溫室氣體數(shù)據(jù)驗證等，都需要創(chuàng)新的觀測技術(shù)和方法。

目前，遙感衛(wèi)星可用于大氣柱濃度溫室氣體的測量，結(jié)合使用高塔和無人機(jī)觀測，可以對區(qū)域尺度的溫室氣體排放進(jìn)行評估。其中，由于無人機(jī)溫室氣體觀測具有機(jī)動靈活的特點，可以幫助研究者們獲取更高時空分辨率的數(shù)據(jù)，成為衛(wèi)星遙感和定點高塔觀測數(shù)據(jù)的有益補(bǔ)充。

衛(wèi)星、飛機(jī)和無人機(jī)的典型測量范圍

圖源/ Bing Lu等，2020

前人的部分工作包括：在固定翼飛機(jī)上（SkyArrow ERA，意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司）搭載LI-7500 二氧化碳和水汽分析儀（Gioli B等，2006，2007；Carotenuto F等，2018），測量大氣邊界層的CO2通量以及估算點源CO2釋放強(qiáng)度；搭載LI-7700甲烷分析儀（Gasbarra D等，2019），研究垃圾填埋場的CH4排放。

LI-7500應(yīng)用于Sky Arrow ERA 測量平臺

近些年來，隨著激光光譜技術(shù)的進(jìn)步，光反饋-腔增強(qiáng)激光吸收光譜技術(shù)（OF-CEAS）脫穎而出。這種新技術(shù)在極大提高測量精準(zhǔn)度（詳見下文的說明）的同時，實現(xiàn)了光腔縮小的目標(biāo)。如LI-COR推出了系列高精度溫室氣體分析儀，光腔體積只有6.41cm3，極大縮短了測量響應(yīng)時間——小于2秒；另外這種技術(shù)能耗低，僅為22w，兩節(jié)鋰電支持8個小時的測量。重量也僅有10.5kg，非常適合在無人機(jī)上使用。

為滿足新興科研需求，北京力高泰科技有限公司與天津飛眼無人機(jī)科技有限公司合作，共同開發(fā)出了機(jī)載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺。

采用光反饋-腔增強(qiáng)激光吸收光譜技術(shù)（OF-CEAS），高精度測量N2O、CH4、CO2濃度，適合移動式大氣濃度測量。

2018年推出
LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析儀
LI-7815高精度CO2、H2O分析儀
2020年推出
LI-7820高精度NO2、H2O分析儀
2023年推出
LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析儀

測量平臺主要技術(shù)參數(shù)

溫室氣體測量響應(yīng)時間（T10-T90）：≤2s
測量精度：
CO2:  0.04ppm@400ppm（5s數(shù)據(jù)平均）
CH4:  0.25ppb@2000ppb（5s數(shù)據(jù)平均）
N2O:  0.20ppb@330ppb（5s數(shù)據(jù)平均）

LI-7825精度
δ13C
1秒信號平均為 < 0.5 ‰；5分鐘信號平均為0.04 ‰
δ18O
5分鐘信號平均為 < 0.1 ‰@400 ppm
δ17O
5分鐘信號平均為 < 0.4 ‰@400 ppm

起飛重量：45kg
工作時間：>45分鐘
標(biāo)準(zhǔn)巡航速度：8m/s
max巡航速度：15m/s
抗風(fēng)能力：max5級風(fēng)
使用環(huán)境：-20℃~45℃；可小雨中飛行
測量高度：0-2000m

應(yīng)用案例

A Pilot Experiment

使用機(jī)載高精度CH4、CO2溫室氣體測量平臺，研究某工業(yè)園區(qū)的溫室氣體排放。

測量期間假設(shè)：（1）工業(yè)園區(qū)處于不間斷的常規(guī)運(yùn)行狀態(tài)；（2）飛行測量期間大氣條件穩(wěn)定；（3）大氣邊界層內(nèi)溫室氣體和氣象條件的垂直變化遠(yuǎn)大于水平變化；（4）測量高度的溫室氣體與空氣混合充分，且以平流為主。

根據(jù)以上條件，飛行需要滿足的低度應(yīng)大于粗糙度子層（通過風(fēng)溫濕廓線確定，或估算為研究區(qū)內(nèi)建筑物平均高度的3倍），并位于近地層內(nèi)。無人機(jī)應(yīng)盡量保持勻速運(yùn)動并平穩(wěn)飛行，俯仰角不大于5°，橫滾角不大于20°，盡量保持與地面的相對高度穩(wěn)定（仿地飛行）。需要在大氣邊界層湍流發(fā)展顯著的時間段開展測量，一般為上午10:00至下午4:00。同時，為了盡可能減少垂直輸送方向上的誤差，風(fēng)速以2-3級為宜，避免在陰天、雨天等不利氣象條件下開展監(jiān)測。

采用基于控制體積的質(zhì)量守恒法對園區(qū)開展走航式測量，此方法也稱為自上而下排放強(qiáng)度反演算法（Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA）。根據(jù)對園區(qū)不同高度監(jiān)測斷面的測量數(shù)據(jù)，計算得到東西南北四個斷面的平流通量以及垂直向上的溫室氣體排放強(qiáng)度。

飛行中的機(jī)載高精度CH4、CO2溫室氣體測量平臺

樣地與方法

Materials and Methods

該樣地平均海拔1400m，年降雨量小于300mm，主導(dǎo)風(fēng)向偏西風(fēng)。在2022年12月進(jìn)行試飛。主要進(jìn)行兩方面測量：（1）背景樣地大氣CH4、CO2濃度垂直廓線；（2）沿工業(yè)園區(qū)外圍飛行，測量垂直大氣方向上CH4和CO2濃度。另外，飛行過程中會同步采集風(fēng)向、風(fēng)速、空氣溫濕度、大氣壓強(qiáng)、經(jīng)緯度坐標(biāo)、海拔信息等。

測量航跡

原始數(shù)據(jù)質(zhì)量控制QA/QC

采用滑動均值濾波方法對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢驗，對大于5倍測量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的點位，標(biāo)記為異常值并剔除，用線性插值方法進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ)。一個測量架次，如果異常數(shù)據(jù)超過30%，標(biāo)記為無效測量，需要重新補(bǔ)測。

實驗結(jié)果

Results

背景樣地大氣廓線

就CO2而言，飛行上升過程測量的CO2濃度要低于在下降過程中測量的濃度。在飛行上升過程中，近地面測得的CO2濃度高，約為715mg/m3；隨著測量高度的攀升，CO2濃度存在下降的趨勢，在1900m至2000m時，CO2濃度降低至約680mg/m3。在下降過程中，2000-1900米區(qū)間內(nèi)存在一個小高峰，濃度約為800mg/m3，約1600m-1700m之間存在一個峰值，濃度約為900mg/m3。

CO2 大氣廓線

CH4 大氣廓線

就CH4而言，飛行上升過程測量的CH4濃度要略低于在下降過程中測量的濃度。近地表的CH4濃度高，約為1.24mg/m3。隨著高度增加，CH4濃度下降，在2020米左右時，CH4濃度降至1.16 mg/m3。

工業(yè)園區(qū)

在園區(qū)南部，測量得到3處高CO2濃度區(qū)，一處距離地表75-100m處，濃度約為495ppm；第二處距地面175-200m處，濃度約為505ppm；第三處距地面100-125m，濃度約為520ppm。CH4數(shù)據(jù)類似，距離地面100-125m處，存在CH4高濃度區(qū)域，濃度約3794.35ppb。

CO2數(shù)據(jù)的空間網(wǎng)格化

CH4數(shù)據(jù)的空間網(wǎng)格化

排放強(qiáng)度計算

根據(jù)標(biāo)量守恒方程和散度定理，認(rèn)為控制體積內(nèi)的質(zhì)量變化與通過控制體積表面的綜合質(zhì)量通量相等。可以通過在排放源周圍構(gòu)建控制體積，在忽略大氣沉降的情況下，對控制體積四個表面和上表面進(jìn)行通量計算，然后進(jìn)行積分，最終獲得排放控制體積內(nèi)部的排放強(qiáng)度。

數(shù)據(jù)顯示，該工業(yè)園的CO2的排放強(qiáng)度約為12.539 kg/s ± 0.640 kg/s；CH4排放強(qiáng)度為 21.521 g/s ±3.424 g/s。

實驗結(jié)論

Conclusions

使用機(jī)載高精度N2O、CH4、CO2溫室氣體測量平臺，結(jié)合數(shù)學(xué)模型，能夠?qū)μ囟▍^(qū)域的溫室氣體排放強(qiáng)度進(jìn)行定量評估。

參考文獻(xiàn)

【1】世界氣象組織溫室氣體公報 - 第18期

【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.

【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.

【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.

【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.

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