Дайджест за август 2024 г.: обзор последних исследований в области газообмена между поверхностью и атмосферой

Новости проекта

Международный коллектив ученых проконтролировал потоки углекислого газа и метана над бореальными реками

Бореальные реки и ручьи являются значительными источниками углекислого газа CO2 и метана CH4 в атмосферу. Однако контроль и величина этих выбросов остаются весьма неопределенными, поскольку современные оценки в основном основаны на косвенных и дискретных измерениях потоков. В данном исследовании мы представляем и анализируем самый длинный набор данных о потоке CO2 и первый в истории набор данных о потоке CH4, измеренных пульсационным методом вихревой ковариации над рекой. Полевая кампания (KITEX) проводилась в июне-октябре 2018 года на реке Китинен, крупной зарегулированной реке со среднегодовым стоком 103 м3 с-1, расположенной на севере Финляндии. Система измерений была установлена на плавучей платформе, где ширина реки составляла 180 м, а максимальная глубина - 7 м. Река в среднем являлась источником CO2 и CH4 в атмосферу. Средний поток CO2 составил 0,36 ± 0,31 мкмоль м-2 с-1, а самый высокий месячный поток наблюдался в июле. Средний поток CH4 составил 3,8 ± 4,1 нмоль м-2 с-1 и также был максимальным в июле. В полуденные часы в июне река периодически выступала в качестве чистого поглотителя CO2. В июне-августе ночной поток CO2 был выше дневного. Поток CH4 не показал статистически значимых суточных колебаний. Результаты множественного регрессионного анализа показали, что структура среднесуточных и средненедельных потоков CO2 в значительной степени объясняется парциальным давлением CO2 в воде, интенсивностью потока фотосинтетически активной радиации, скоростью течения воды и скоростью ветра. Было установлено, что температура поверхности воды и скорость ветра являются основными факторами, определяющими потоки CH4.

Исследование опубликовано в сборнике препринтов.

Международный коллектив ученых определил значения насыщения биомассы на основе данных дистанционного зондирования

Оценка биомассы леса, несомненно, является одной из наиболее актуальных тем исследований в настоящее время. Объединение информации дистанционного зондирования из нескольких источников позволяет в полной мере использовать преимущества различных технологий дистанционного зондирования, предоставляя более полную и богатую информацию для исследований по оценке надземной биомассы AGB. В данной работе на основе данных Landsat 8, Sentinel-2A и ALOS2 PALSAR в качестве объекта исследования взяты искусственные хвойные леса в лесу Сайханба провинции Хэбэй, полностью изучены и установлены факторы и информация дистанционного зондирования, связанные со структурой леса, полностью использованы преимущества спектральных сигналов для определения горизонтальной структуры и многомерных данных радара с синтезированной апертурой (SAR) для определения вертикальной структуры, а также объединены факторы окружающей среды для реализации многомерных синергетических методов оценки AGB. В данной работе используются три метода выбора переменных (коэффициент корреляции Пирсона, значимость случайного леса и оператор наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO)) для создания наборов переменных, их объединения с тремя типичными непараметрическими моделями для оценки AGB, а именно случайным лесом (RF), регрессией опорного вектора (SVR) и искусственной нейронной сетью (ANN), для анализа влияния структуры леса на оценку биомассы, изучения подходящих для оценки AGB искусственных хвойных лесов моделей машинного обучения и разработки метода количественной оценки значения насыщения комбинированной модели. Результаты показывают, что горизонтальная структура лучше объясняет AGB, чем информация о вертикальной структуре, и что комбинирование информации о нескольких структурах может значительно улучшить результаты моделирования и значение насыщенности. В данном исследовании различные наборы переменных могут дать относительно лучшие результаты в разных моделях. Набор переменных, выбранный с помощью LASSO, дает наилучшие результаты в модели SVR c наибольшим значением насыщенности 185,73 т/га, что выходит за пределы диапазона измеренных данных. Проблема насыщения при оценке биомассы в бореальных лесах средней и высокой плотности была в определенной степени преодолена, и AGB района Сайханба была оценена более точно.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.

Российские ученые оценили временные масштабы отклика глобального углеродного цикла на внешние воздействия

Сделана оценка характерных временных масштабов отклика глобально осредненной модели климата с углеродным циклом на внешние воздействия с анализом спектра линеаризованного оператора эволюции соответствующей динамической системы. В модели проявляются временные масштабы отклика около 4–6 лет (связанного с динамикой углерода в растительности) и в интервале 20–100 лет (связанного с динамикой углерода в негумифицированных резервуарах почвы). При учете эффекта гумификации в модели выявляется временной масштаб отклика порядка нескольких тысячелетий. Для замкнутого углеродного цикла выявляется временной масштаб 102 лет, который характеризует совместные изменения резервуаров атмосферы и океана. При высокой универсальности предложенного подхода его можно использовать для широкого круга задач.

Исследование опубликовано в журнале Доклады Российской академии наук. Науки о Земле.

Американские ученые оценили характеристики системы AirCore для измерения выбросов парниковых газов

В данной работе оцениваются характеристики многороторного беспилотного летательного аппарата и системы AirCore (UAAS) для измерения вертикальных профилей скорости (скорости и направления) ветра и мольных долей метана CH4 и углекислого газа CO2, а также приводится пример использования, сочетающий измерения UAAS и моделирование дисперсии для количественной оценки выбросов CH4 с молочной фермы. Для оценки эффективности зондирования атмосферы UAAS были проведены четыре полевых исследования в трех местах в долине Сан-Хоакин в Калифорнии, где наблюдались очаги выбросов CH4 с подветренной стороны от молочных ферм. Сравнение наблюдений, собранных с борта UAAS и 11-метровой метеорологической вышки, показало, что UAAS может измерять тенденции скорости ветра со среднеквадратичной ошибкой, варьирующейся между 0,4 и 1,1 м с-1 при силе ветра менее 3,5 м с-1. Результаты полета UAAS и калибровочного эксперимента также показывают, что UAAS может надежно определять временные вариации мольных долей CH4 и CO2, происходящие в течение периодов времени 10 с и более. Результаты использования UAAS и моделирования дисперсии также демонстрируют, что UAAS имеют большой потенциал в качестве недорогого инструмента для обнаружения и количественного определения выбросов CH4 в режиме близком к реальному времени.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques.

Немецкие ученые изучили переносимость калибровки между идентичными недорогими блоками датчиков для NO2 и NO

Очень важно точно оценить и проверить влияние загрязнения воздуха на здоровье человека и окружающую среду, чтобы разработать эффективные стратегии по его снижению. Более точный анализ загрязнения воздуха может быть достигнут за счет использования сети датчиков с высокой плотностью. В последних исследованиях применение недорогих датчиков продемонстрировало их способность количественно определять загрязнение воздуха с высоким пространственным разрешением, облегчая проблему грубых пространственных измерений, связанных с обычными станциями мониторинга. Однако надежность таких датчиков находится под вопросом из-за опасений по поводу качества и точности получаемых с них данных. В ответ на эти опасения активные исследовательские работы были направлены на использование методов машинного обучения (ML) в процессе калибровки недорогих датчиков. Эти работы демонстрируют многообещающие результаты автоматической калибровки, что позволит значительно сократить усилия и затраты на традиционные методы калибровки и повысить производительность недорогих датчиков. В качестве вклада в эту перспективную область исследований, данное исследование направлено на изучение переносимости калибровки между идентичными недорогими блоками датчиков (SU) для NO2 и NO с использованием глобальных моделей на основе ML. Глобальные модели позволят еще больше сократить усилия и затраты на калибровку, устранив необходимость в индивидуальных калибровках, особенно при использовании сетей из десятков или сотен недорогих датчиков. В данном исследовании использовался набор данных, полученных с четырех SU, расположенных в трех разных местах Швейцарии. Мы также предлагаем использовать измерения O3, полученные с доступных близлежащих референцных станций, чтобы устранить эффект перекрестной чувствительности. Эта стратегия направлена на повышение точности модели, поскольку большинство электрохимических датчиков NO2 и NO чрезвычайно чувствительны к перекрестной чувствительности O3. Результаты данного исследования показывают отличную переносимость калибровки между SU, расположенными на одной и той же площадке (пример A), при этом средние показатели модели составляют R2 = 0,90 ± 0,05 и среднеквадратичная ошибка (RMSE) = 3,4 ± 0,9 ppb для NO2 и R2 = 0,97 ± 0,02 и RMSE = 3,1 ± 0,8 ppb для NO. Также наблюдается относительно хорошая переносимость между SU, установленными на разных площадках (пример B), со средними показателями R2 = 0,65 ± 0,08 и RMSE = 5,5 ± 0,4 ppb для NO2 и R2 = 0,82 ± 0,05 и RMSE = 5,8 ± 0,8 ppb для NO. Интересно, что результаты показывают значительное улучшение калибровочных моделей при интеграции измерений O3, что более выражено, когда SU расположены в регионах, характеризующихся повышенными концентрациями O3. Хотя результаты данного исследования основаны на конкретном типе датчика и модели датчика, методология является гибкой и может быть применена к другим недорогим датчикам с различными целевыми загрязняющими веществами и технологиями зондирования. Кроме того, данное исследование подчеркивает важность использования общедоступных источников данных для повышения надежности недорогих датчиков качества воздуха.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques.

Китайские ученые изучили повышение скорости обнаружения XCO2 на основе спектральных измерений со спутника OCO-2

Увеличение концентрации парниковых газов, особенно CO2, имеет значительные последствия для глобальных климатических моделей и различных аспектов жизни человека. Космические спутники дистанционного зондирования играют важнейшую роль в мониторинге CO2 в атмосфере с высоким разрешением. Однако ожидается, что следующее поколение спутников для мониторинга парниковых газов столкнется с проблемами, особенно с точки зрения вычислительной эффективности при поиске и анализе атмосферного CO2. Для решения этих проблем данное исследование посвящено повышению скорости получения усредненной по колонке мольной доли углекислого газа в сухом воздухе (XCO2) по спектральным данным со спутника Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) при сохранении точности определения. Для решения проблем нелинейной инверсии, связанных с получением XCO2, предлагается новый подход, основанный на нейросетевых моделях (NN). В исследовании используется метод контролируемого обучения на основе данных и рассматриваются две различные стратегии обучения. Во-первых, обучение проводится на экспериментальных данных, полученных в результате инверсии оперативной оптимизационной модели, которая выпускается в виде спутниковых продуктов OCO-2. Во-вторых, обучение проводится на имитированном наборе данных, полученном с помощью точной модели прямого расчета. Сравниваются, анализируются и обсуждаются результаты инверсии и предсказания модели машинного обучения для XCO2 для наблюдаемого региона над Восточной Азией. Результаты показывают, что модель, обученная на имитированных данных, точно предсказывает XCO2 в целевой области. Более того, при сравнении с данными со спутника OCO-2 разработанная модель поиска XCO2 не только обеспечивает быстрый прогноз (<1 мс) с хорошей точностью (1,8 ppm или около 0,45 %), но и эффективно улавливает внезапное увеличение шлейфов XCO2 вблизи источников промышленных выбросов. Точность результатов поиска модели машинного обучения подтверждается достоверными данными с сайтов сети наблюдений за общим углеродным столбом (TCCON), демонстрируя ее способность эффективно улавливать сезонные вариации CO2 и тенденции ежегодного роста.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques.

Международный коллектив ученых оценил изменение баланса парниковых газов в районе термокарстовых болот после оттаивания вечной мерзлоты

Оттаивание вечной мерзлоты на северных торфяниках приводит к разрушению торфяных плато и развитию термокарстовых болот, что потенциально может повлиять на обмен парниковых газов в атмосфере. Здесь мы измерили потоки метана и углекислого газа в течение 3 лет (включая зиму) с помощью статических камер вдоль двух трансектов оттаивания вечной мерзлоты на северо-западе Канады, охватывающих молодые (~30 лет с момента оттаивания), промежуточные и зрелые термокарстовые болота (~200 лет с момента оттаивания). Молодые болота были более влажными, теплыми и имели более гидрофильную растительность, чем зрелые болота. Выбросы метана увеличивались с ростом влажности и температуры почвы (глубина 40 см), а смоделированные годовые оценки были наибольшими в молодом болоте в самый теплый год и наименьшими в зрелом болоте в самый прохладный год (21 и 7 г C-CH4 м-2 год-1, соответственно). Доминирующим фактором, влияющим на чистый экосистемный обмен (NEE) на зрелом болоте (от +20 до -54 г C-CO2 м-2 год-1), была температура почвы на глубине 5 см, что привело к чистой потере CO2 из-за более высокого экосистемного дыхания (ER) в более теплые годы. Напротив, влажность контролировала NEE на молодых и промежуточных болотах (от +55 до -95 г C-CO2 м-2 год-1), где годы с периодическим затоплением в начале вегетационного периода привели к большему снижению валовой первичной продуктивности, чем ER, что привело к потере CO2. Зимние потоки (ноябрь-апрель) составляли 16% годового ER и 38% годовых выбросов CH4.Согласно результатам нашего исследования, NEE термокарстовых болот близка к нейтральной и исключает большие потери CO2 в современных условиях. Однако высокие выбросы CH4 после оттаивания привели к положительному эффекту чистого радиационного форсинга. Хотя влажные условия, способствующие высоким выбросам CH4, сохраняются только в течение начального периода молодого болота, мы показали, что дальнейшее потепление климата с увеличением ER и, следовательно, потери CO2 из зрелого болота могут вызвать чистое положительное радиационное воздействие, которое будет продолжаться в течение столетий после оттаивания вечной мерзлоты.

Исследование опубликовано в журнале Global Change Biology.

Международный коллектив ученых изучил нагорные талики Едомы как источник атмосферного метана

Ожидается, что высыхание ландшафта, связанное с оттаиванием вечной мерзлоты, будет способствовать микробному окислению метана в арктических почвах. Здесь мы показываем, что богатые льдом отложения едомы, составляющие непропорционально большую долю углерода почв Арктики, имеют альтернативную траекторию. Полевые и лабораторные наблюдения показывают, что развитие таликов (многолетних оттаявших почв в вечной мерзлоте) на ненасыщенной влагой верховой едомы приводит к неожиданно большим выбросам метана (35-78 мг м-2 сут.-1 летом, 150-180 мг м-2 сут.-1 зимой). Выбросы талика с возвышенностей Едомы почти в три раза превышали ежегодные выбросы с северных заболоченных территорий в пересчете на площадь. Приблизительно 70 % выбросов происходило зимой, когда промерзание поверхностного слоя почвы ослабляло метанотрофию, что способствовало выходу метана из талика. Дистанционное зондирование и численное моделирование указывают на возможность повсеместного формирования таликов в верховой едоме арктической области в 21 и 22 веках. Вопреки текущим прогнозам климатических моделей, эти результаты предполагают положительную и гораздо более значительную обратную связь между вечной мерзлотой и метаном и климатом для верховой едомы.

Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.

Французские ученые разработали и протестировали комплексную измерительную систему для количественного определения выбросов CO2 и CH4 в масштабах промышленной площадки

Мы разработали и протестировали комплексную измерительную систему для количественного определения выбросов CO2 и CH4 в масштабах промышленной площадки на основе инновационного датчика Airborne Ultra-light Spectrometer for Environmental Application (AUSEA), работающего на борту беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Датчик AUSEA - это новый легкий (1,4 кг) лазерный абсорбционный спектрометр с открытым контуром, одновременно регистрирующий концентрации CO2 и CH4 in situ на высокой частоте (24 Гц в данном исследовании) с точностью до 10 млрд-1 для CH4 и 1 млн-1 для CO2 (при усреднении на 1 Гц). Он подходит для промышленной эксплуатации на небольшом расстоянии от источников (чувствительность до 1000 млн-1 для CO2 и 200 млрд-1 для CH4). Концентрация парниковых газов, контролируемая этим датчиком в поперечном сечении шлейфа на ветру от источника, позволяет использовать простую модель баланса масс для количественной оценки выбросов от этого источника. В данном исследовании представлено применение этого метода в различных прагматических случаях, отражающих реальные условия эксплуатации нефтегазовых объектов. Был проведен мониторинг двух морских нефтегазовых платформ, для которых наши оценки выбросов совпали с расчетами массового баланса и сгорания на платформах. Наш метод также сравнивался с различными измерительными системами (газовый лидар, мультиспектральная камера, инфракрасная камера, включая систему определения концентраций и количественной оценки выбросов, акустические датчики, наземные мобильные и стационарные спектрометры с кольцевым спуском) во время экспериментов с контролируемыми утечками, проводимых на испытательной платформе TotalEnergies Anomaly Detection Initiatives (TADI) в Лакке, Франция. Он оказался пригодным для обнаружения утечек с потоками выбросов до 0,01 г с-1, при этом 24 % оценок потоков CH4 находились в диапазоне ошибок от -20 % до +20 %, 80 % количественных оценок - в диапазоне ошибок от -50 % до +100 %, а все наши результаты - в диапазоне ошибок от -69 % до +150 %. Такие уровни точности превосходят существующие альтернативные методы количественного определения CH4 в сопоставимых пространственных масштабах. Этот метод может быть использован на многочисленных объектах и на регулярной основе для оценки зависящих от пространства и времени выбросов парниковых газов нефтегазовых объектов.

Исследование опубликовано в журнале Atmospheric Measurement Techniques.

Международный коллектив ученых произвел количественную оценку источников неопределенности при измерениях выбросов метана с помощью дронов

Измерения выбросов метана на уровне участка используются операторами для согласования с кадастрами выбросов «снизу вверх» с целью повышения точности, полноты и уверенности в заявленных выбросах. В этом контексте крайне важно избежать ошибок измерений и понять неопределенность измерений. Дистанционно пилотируемые авиационные системы могут сыграть ключевую роль в количественной оценке выбросов метана на уровне участка. Обычно для количественной оценки выбросов используется «метод баланса масс», при котором высокоточный датчик метана устанавливается на дроне-квадрокоптере, летящем по схеме вертикальной завесы; общая скорость массового выброса может быть вычислена post hoc на основе измеренных данных о концентрации метана и одновременных данных о ветре. Испытания с контролируемым выбросом показали, что ошибки при использовании метода баланса масс могут быть значительными. Например, Liu et al. (2023) сообщают об абсолютных ошибках более 100% для двух протестированных беспилотных решений; с другой стороны, ошибки могут быть гораздо меньше, порядка 16 % среднеквадратичных ошибок в Corbett & Smith (2022), если наложить дополнительные ограничения на данные, ограничив анализ случаями, когда поле ветра было устойчивым. В данной работе представлен систематический анализ физических явлений, влияющих на погрешность метода баланса масс для параметров, связанных с получением данных о концентрации метана и их постобработкой. Источники ошибок анализируются по отдельности, и следует понимать, что на практике отдельные ошибки могут накапливаться, а также дополняться другими источниками, которые не включены в настоящую работу. Примерами таких источников являются неопределенность в измерениях концентрации метана датчиком с конечной точностью или метод, используемый для измерения скорости невозмущенного ветра в точке расположения дрона. Мы обнаружили, что наиболее важным источником рассматриваемой ошибки является горизонтальное и вертикальное расстояние при сборе данных, поскольку грубое расстояние может привести к пропуску метанового шлейфа. Потенциальная ошибка может достигать 100% в ситуациях, когда скорость ветра стабильна, а метановый шлейф имеет когерентную форму, что противоречит интуиции некоторых операторов в отрасли. Вероятность масштабов этой ошибки можно выразить в виде безразмерного числа, определяемого пространственным разрешением измерений концентрации метана и расстоянием до основных источников выбросов с подветренной стороны. Полученные в ходе теоретического анализа ошибки применяются к ряду исторических измерений в условиях контролируемого выброса. Мы показываем, как полученные сведения об основных источниках ошибок могут быть использованы для устранения потенциальных ошибок при постобработке данных полета. Во-вторых, мы оцениваем совокупный набор данных из 1001 исторического полета беспилотников; наш анализ показывает, что потенциальные ошибки в методе баланса масс в отдельных случаях могут составлять порядка 100%, хотя индивидуальные ошибки могут быть гораздо меньше в подавляющем большинстве полетов. В разделе обсуждения приводятся некоторые рекомендации для промышленности, как избежать или минимизировать потенциальные ошибки при измерениях с помощью беспилотников для количественной оценки выбросов метана.

Исследование опубликовано в сборнике препринтов.