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力高泰新品 ‖ 机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台

来源:北京力高泰科技有限公司 发布日期:2023-05-26 14:00:17 浏览次数:1033

根据世界气象组织WMO温室气体公报(第18期,2022/10/26),全球平均地表CO2、CH4和N2O的浓度持续增高,其中CO2为415.7±0.2 ppm,CH4为1908±2 ppb,N2O为334.5±0.1 ppb。


现有温室气体观测方法包括遥感卫星的柱浓度测量、大气本底浓度测量、城市高塔大气浓度测量、涡度相关通量观测、近地面大气廓线测量、土壤温室气体通量测量、地基傅里叶变换光谱法遥测等。

对于更高时空分辨率的地表测量需求,如近地表温室气体泄漏监测、特定区域温室气体排放强度评估、卫星遥感温室气体数据验证等,都需要创新的观测技术和方法。


目前,遥感卫星可用于大气柱浓度温室气体的测量,结合使用高塔和无人机观测,可以对区域尺度的温室气体排放进行评估。其中,由于无人机温室气体观测具有机动灵活的特点,可以帮助研究者们获取更高时空分辨率的数据,成为卫星遥感和定点高塔观测数据的有益补充。

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卫星、飞机和无人机的典型测量范围 

图源/ Bing Lu等,2020

前人的部分工作包括:在固定翼飞机上(SkyArrow ERA,意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司)搭载LI-7500 二氧化碳和水汽分析仪(Gioli B等,2006,2007;Carotenuto F等,2018),测量大气边界层的CO2通量以及估算点源CO2释放强度;搭载LI-7700甲烷分析仪(Gasbarra D等,2019),研究垃圾填埋场的CH4排放。


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LI-7500应用于Sky Arrow ERA 测量平台 
图源/trevesgroup.com

近些年来,随着激光光谱技术的进步,光反馈-腔增强激光吸收光谱技术(OF-CEAS)脱颖而出。这种新技术在极大提高测量精准度(详见下文的说明)的同时,实现了光腔缩小的目标。如LI-COR推出了系列高精度温室气体分析仪,光腔体积只有6.41cm3,极大缩短了测量响应时间——小于2秒;另外这种技术能耗低,仅为22w,两节锂电支持8个小时的测量。重量也仅有10.5kg,非常适合在无人机上使用。

为满足新兴科研需求,北京力高泰科技有限公司与天津飞眼无人机科技有限公司合作,共同开发出了机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台


采用光反馈-腔增强激光吸收光谱技术(OF-CEAS),高精度测量N2O、CH4、CO2浓度,适合移动式大气浓度测量。

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

测量平台主要技术参数
  • 温室气体测量响应时间(T10-T90):≤2s
  • 测量精度:
    CO2:  0.04ppm@400ppm(5s数据平均)
    CH4:  0.25ppb@2000ppb(5s数据平均)

    N2O:  0.20ppb@330ppb(5s数据平均)


    LI-7825精度
    δ13C 
    1秒信号平均为 < 0.5 ‰;5分钟信号平均为0.04 ‰
    δ18O
    5分钟信号平均为 < 0.1 ‰@400 ppm
    δ17O
    5分钟信号平均为 < 0.4 ‰@400 ppm

  • 起飞重量:45kg
  • 工作时间:>45分钟
  • 标准巡航速度:8m/s
  • max巡航速度:15m/s
  • 抗风能力:max5级风
  • 使用环境:-20℃~45℃;可小雨中飞行
  • 测量高度:0-2000m



应用案例

A Pilot Experiment


使用机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台,研究某工业园区的温室气体排放。


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测量期间假设:(1)工业园区处于不间断的常规运行状态;(2)飞行测量期间大气条件稳定;(3)大气边界层内温室气体和气象条件的垂直变化远大于水平变化;(4)测量高度的温室气体与空气混合充分,且以平流为主。

根据以上条件,飞行需要满足的低度应大于粗糙度子层(通过风温湿廓线确定,或估算为研究区内建筑物平均高度的3倍),并位于近地层内。无人机应尽量保持匀速运动并平稳飞行,俯仰角不大于5°,横滚角不大于20°,尽量保持与地面的相对高度稳定(仿地飞行)。需要在大气边界层湍流发展显著的时间段开展测量,一般为上午10:00至下午4:00。同时,为了尽可能减少垂直输送方向上的误差,风速以2-3级为宜,避免在阴天、雨天等不利气象条件下开展监测。


采用基于控制体积的质量守恒法对园区开展走航式测量,此方法也称为自上而下排放强度反演算法(Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA)。根据对园区不同高度监测断面的测量数据,计算得到东西南北四个断面的平流通量以及垂直向上的温室气体排放强度。
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飞行中的机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台



样地与方法

Materials and Methods


该样地平均海拔1400m,年降雨量小于300mm,主导风向偏西风。在2022年12月进行试飞。主要进行两方面测量:(1)背景样地大气CH4、CO2浓度垂直廓线;(2)沿工业园区外围飞行,测量垂直大气方向上CH4和CO2浓度。另外,飞行过程中会同步采集风向、风速、空气温湿度、大气压强、经纬度坐标、海拔信息等。

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测量航迹

原始数据质量控制QA/QC

采用滑动均值滤波方法对所有数据进行异常值检验,对大于5倍测量数据标准差的点位,标记为异常值并剔除,用线性插值方法进行数据插补。一个测量架次,如果异常数据超过30%,标记为无效测量,需要重新补测。


实验结果

Results


背景样地大气廓线
就CO2而言,飞行上升过程测量的CO2浓度要低于在下降过程中测量的浓度。在飞行上升过程中,近地面测得的CO2浓度高,约为715mg/m3;随着测量高度的攀升,CO2浓度存在下降的趋势,在1900m至2000m时,CO2浓度降低至约680mg/m3。在下降过程中,2000-1900米区间内存在一个小高峰,浓度约为800mg/m3,约1600m-1700m之间存在一个峰值,浓度约为900mg/m3

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CO大气廓线


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CH4 大气廓线

就CH4而言,飞行上升过程测量的CH4浓度要略低于在下降过程中测量的浓度。近地表的CH4浓度高,约为1.24mg/m3。随着高度增加,CH4浓度下降,在2020米左右时,CH4浓度降至1.16 mg/m3

工业园区
在园区南部,测量得到3处高CO2浓度区,一处距离地表75-100m处,浓度约为495ppm;第二处距地面175-200m处,浓度约为505ppm;第三处距地面100-125m,浓度约为520ppm。CH4数据类似,距离地面100-125m处,存在CH4高浓度区域,浓度约3794.35ppb。

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CO2数据的空间网格化

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CH4数据的空间网格化

排放强度计算
根据标量守恒方程和散度定理,认为控制体积内的质量变化与通过控制体积表面的综合质量通量相等。可以通过在排放源周围构建控制体积,在忽略大气沉降的情况下,对控制体积四个表面和上表面进行通量计算,然后进行积分,最终获得排放控制体积内部的排放强度。
数据显示,该工业园的CO2的排放强度约为12.539 kg/s ± 0.640 kg/s;CH4排放强度为 21.521 g/s ±3.424 g/s

实验结论

Conclusions


使用机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台结合数学模型,能够对特定区域的温室气体排放强度进行定量评估。

参考文献

【1】世界气象组织温室气体公报 - 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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