利用中国安徽省高塔观测研究背景CO2设定对区域人为排放清单评估的影响

《Environmental Science: Atmospheres》：Impact of background CO2 specification on regional anthropogenic emission inventory evaluation using high-tower observations in Anhui Province, ChinaOpen Access

　　

可靠的人为CO2排放清单的大气评估在很大程度上取决于背景CO2摩尔分数的准确设定。然而，源自全球大气再分析产品或区域背景站点的背景场对受体站点的代表性仍缺乏充分的量化评估。本研究结合中国安徽省三个站点（合肥、淮北和马鞍山）的高塔CO2观测数据、随机时间反演拉格朗日传输（STILT）模型以及四种人为排放清单（ODIAC、EDGAR、MEIC和CAMS），探讨了背景设定对区域排放清单评估的影响。评估了三种背景方案：CarbonTracker（CT）、寿县（SX）区域背景站的观测数据，以及基于足印的分区校正SX背景。结果表明，背景设定是不确定性的重要来源，其影响与排放清单之间的差异相当甚至更大。在合肥站点，分区校正SX背景将模拟与观测的相关系数提高至约0.9，并将系统偏差从3.52–5.05 ppm降至2.18–3.69 ppm。然而，基于观测的背景方案表现具有站点依赖性。在淮北和马鞍山站点，CT背景通常优于SX方案，因为背景站与受体站之间较大的空间距离引入了额外不确定性。在所有背景方案中，ODIAC和MEIC的正偏差均小于EDGAR和CAMS。这些发现表明，区域背景估计应被视为传输代表性问题，而不仅仅是站点选择问题，这为改进大气CO2排放清单评估提供了物理上可解释的路径，并支持未来的区域碳监测和反演研究。

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? 2026 作者。由英国皇家化学会出版

2026

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