葛鈺潔，肖鐘湧

1.集美大學(xué)港口與海岸工程學(xué)院，福建 廈門 361021 2.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000

CO2氣體是空氣的組成成分之一，人類的生產(chǎn)和生活離不開對(duì)于CO2的處理與利用。同時(shí)，作為溫室氣體之一，CO2對(duì)于全球溫室效應(yīng)也有著重要的作用。CO2在大氣中的含量時(shí)刻影響著人類的生存環(huán)境，改變著全球的氣候面貌。自19世紀(jì)以來，CO2的排放量就隨著人類工業(yè)的發(fā)展而快速上升著。工業(yè)革命前，全球的CO2平均柱濃度(均為質(zhì)量濃度，下同)約為278 mg/L，而到了2021年5月，全球的CO2平均柱濃度已然飆升至419 mg/L。目前，全球的CO2平均柱濃度正在以每年約為0.5%的速率迅速上升，這也成為全球溫室效應(yīng)越來越劇烈的重要原因之一[1]。為了應(yīng)對(duì)全球氣候變暖帶來的種種挑戰(zhàn)，世界各國(guó)正在聯(lián)合起來，共同推行節(jié)能減排的各項(xiàng)戰(zhàn)略措施[2]。

中國(guó)的減排之路充滿挑戰(zhàn)[3]。2007年，中國(guó)的CO2排放量超過60億t，占全球總排放量的20%以上[4]。這樣的污染物排放量不僅給中國(guó)帶來了嚴(yán)重的環(huán)境問題，更是為人們的生產(chǎn)生活埋下了巨大的安全隱患[5]。2009年，在哥本哈根氣候大會(huì)上，中國(guó)表示堅(jiān)定不移地為應(yīng)對(duì)氣候變化作出不懈努力和積極貢獻(xiàn)，并制定了一系列監(jiān)控CO2排放量的措施。在2020年9月召開的第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上，中國(guó)政府莊嚴(yán)承諾，中國(guó)一定會(huì)采取更加強(qiáng)有力的管控措施，將CO2的排放量控制在合理的范圍內(nèi)。同時(shí)，中國(guó)會(huì)力爭(zhēng)在2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)[6]。

目前對(duì)大氣中CO2濃度的監(jiān)測(cè)方式主要有地基、空基和衛(wèi)星遙感探測(cè)。衛(wèi)星遙感探測(cè)不受時(shí)空限制，能夠得到穩(wěn)定、長(zhǎng)時(shí)間序列、大范圍的數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為大氣CO2柱濃度監(jiān)測(cè)的主要手段。常用的衛(wèi)星遙感傳感器有ENVISAT的SCIAMACHY、GOSAT的FTS和AQUA的AIRS[7-9]。

本文采用2009年6月至2020年12月的GOSAT衛(wèi)星傅里葉變換光譜儀(FTS)提供的CO2柱濃度的L3級(jí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。同時(shí)，選用總碳柱觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)(TCCON)地基站點(diǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)GOSAT衛(wèi)星的CO2柱濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)驗(yàn)證。在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分析了中國(guó)CO2柱濃度的時(shí)間及空間特征，對(duì)比分析了中國(guó)CO2柱濃度與美國(guó)、印度以及全球CO2柱濃度的差異，并分析了其時(shí)空特征成因。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 CO2數(shù)據(jù)

本文的研究數(shù)據(jù)來自GOSAT衛(wèi)星傅里葉變換光譜儀(FTS)和總碳柱觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)(TCCON)的CO2產(chǎn)品。GOSAT衛(wèi)星也被稱為溫室氣體觀測(cè)衛(wèi)星[10]。GOSAT衛(wèi)星上搭載著諸多專門針對(duì)溫室氣體的觀測(cè)傳感器，對(duì)于遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)地面溫室氣體柱濃度變化有重要意義[3]。GOSAT衛(wèi)星監(jiān)測(cè)所獲取到的CO2柱濃度為CO2垂直大氣柱濃度[11]。本文所采用的GOSAT衛(wèi)星CO2產(chǎn)品中的L3級(jí)別數(shù)據(jù)集是由L2級(jí)別數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)過空間校正及統(tǒng)計(jì)等方法估算得出的，是面積大小為2.5°×2.5°矩形區(qū)域的CO2氣體的混合比數(shù)據(jù)[12]，L2級(jí)別數(shù)據(jù)產(chǎn)品是GOSAT衛(wèi)星在對(duì)于全球的CO2氣體進(jìn)行單點(diǎn)觀測(cè)并反演得到的自近地表面至大氣上空的整個(gè)大氣層的CO2氣體柱濃度數(shù)據(jù)。本文采用2009年6月至2020年12月的GOSAT衛(wèi)星提供的CO2柱濃度的L3數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析研究。

本研究使用13個(gè)TCCON地基站點(diǎn)觀測(cè)的CO2數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。在用于監(jiān)測(cè)CO2柱濃度的各類站點(diǎn)中，總碳柱觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)(TCCON)地基站點(diǎn)是少數(shù)搭建于地面的光譜儀網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)之一[1]。TCCON觀測(cè)網(wǎng)基于地基傅里葉紅外高光譜儀進(jìn)行太陽(yáng)紅外光譜觀測(cè)，能夠反演包括CO2、CH4、N2O在內(nèi)的多種溫室氣體，并提供全球分布的溫室氣體柱濃度。TCCON的平均監(jiān)測(cè)精度能夠達(dá)到0.2%，適合用于遙感數(shù)據(jù)的驗(yàn)證[13]。在所下載的TCCON站點(diǎn)數(shù)據(jù)中，有多個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)的起止時(shí)間與本文所利用的GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)的起止時(shí)間不一致。因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證時(shí)，本文僅使用可與GOSAT衛(wèi)星進(jìn)行驗(yàn)證的時(shí)間段的數(shù)據(jù)，即2009年6月至2020年12月的數(shù)據(jù)。

1.2 方法

本文采用的GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)為自2009年6月至2020年12月的CO2柱濃度逐月數(shù)據(jù)集。從HDF5格式的原始數(shù)據(jù)以數(shù)列矩陣讀取CO2數(shù)據(jù)信息，結(jié)合經(jīng)度和緯度信息，將CO2柱濃度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù)形式，通過柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)得到全球CO2柱濃度點(diǎn)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)逐月全球CO2柱濃度數(shù)據(jù)，并進(jìn)行空間插值。趙明偉等[14]的研究表明，反距離加權(quán)插值法是最優(yōu)的CO2柱濃度內(nèi)插方法，利用反距離加權(quán)插值的數(shù)據(jù)能夠良好覆蓋中國(guó)甚至全球大部分地區(qū)，數(shù)據(jù)連續(xù)性較好，精度較高，能夠用于下一步中國(guó)CO2柱濃度的時(shí)空特征分析。因此，本文利用反距離加權(quán)插值對(duì)于全球CO2柱濃度點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，并進(jìn)行掩膜提取。同時(shí)，本文利用時(shí)空插值的方法對(duì)2014年12月、2015年1月以及2018年12月缺失進(jìn)行補(bǔ)全。除此之外，針對(duì)中國(guó)區(qū)域在四季以及月變化中區(qū)域柱濃度之間的差異，本文利用變異系數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)差與平均值之比)來說明。

另外，本文利用了TCCON地基站點(diǎn)的CO2柱濃度數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，驗(yàn)證衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。在時(shí)間上，計(jì)算出各年份的逐月CO2柱濃度數(shù)據(jù)平均值與GOSAT的月合成數(shù)據(jù)相匹配；在空間上，提取了與地面觀測(cè)站點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)相對(duì)應(yīng)的一個(gè)像元值，進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證。對(duì)于GOSAT衛(wèi)星的數(shù)據(jù)篩選方式，以逐月的遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在各TCCON地基站點(diǎn)中心3°范圍內(nèi)[1]所有符合的遙感影像數(shù)據(jù)點(diǎn)中選取了一個(gè)最接近TCCON地基站點(diǎn)CO2數(shù)據(jù)的GOSAT衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)點(diǎn)，作為當(dāng)月的GOSAT衛(wèi)星測(cè)量的地基站點(diǎn)附近的CO2柱濃度。同時(shí)，在2009年6月至2020年12月這段時(shí)間里，如果GOSAT衛(wèi)星的原始數(shù)據(jù)在某站點(diǎn)附近并無記錄，則該月數(shù)據(jù)并不進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不參與驗(yàn)證。

為了說明這種周期變化和變化趨勢(shì)，引入線性和正弦函數(shù)疊加模型進(jìn)行定量討論[15-16]，模型如下：

y=A+B×xt+C×sin(D×xt+E)

(1)

式中：y表示擬合模型計(jì)算的CO2柱濃度的月均值，單位mg/L；xt表示不同月份；A為CO2柱濃度總體水平；B為CO2柱濃度每月變化量；C為變化振幅；D為變化周期；E為峰值或谷值；A+B×xt用來描述CO2柱濃度時(shí)間序列數(shù)據(jù)的線性變化趨勢(shì)；C× sin(D×xt+E)描述CO2柱濃度月均值周期變化。

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

表1為13個(gè)TCCON 地基站點(diǎn)與GOSAT衛(wèi)星CO2數(shù)據(jù)產(chǎn)品L3級(jí)別數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果，以TCCON地基站點(diǎn)數(shù)據(jù)為x軸，以GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)為y軸，相關(guān)系數(shù)、偏差和標(biāo)準(zhǔn)差是通過對(duì)于所有站點(diǎn)的值平均得到的，所有站點(diǎn)的點(diǎn)數(shù)即為各個(gè)站點(diǎn)點(diǎn)數(shù)之和。由表1可知，GOSAT衛(wèi)星CO2數(shù)據(jù)與TCCON地基站點(diǎn)的CO2數(shù)據(jù)的總斜率為0.98，平均偏差為0.11，平均標(biāo)準(zhǔn)差為0.85，相關(guān)系數(shù)為0.99。因此，GOSAT衛(wèi)星CO2數(shù)據(jù)與TCCON地基站點(diǎn)的CO2數(shù)據(jù)具有很高的驗(yàn)證精度和一致性結(jié)果，CO2柱濃度數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性也較好。

表1 GOSAT衛(wèi)星與TCCON地基站點(diǎn)的CO2柱濃度數(shù)據(jù)驗(yàn)證情況表Table 1 Validation of CO2 column concentration data of GOSAT satellite and TCCON ground station

GOSAT衛(wèi)星的CO2柱濃度數(shù)據(jù)與TCCON地基站點(diǎn)的CO2柱濃度數(shù)據(jù)的合計(jì)偏差為正值，且GOSAT衛(wèi)星的CO2柱濃度數(shù)據(jù)一般來說大于TCCON地基站點(diǎn)所監(jiān)測(cè)到的CO2柱濃度數(shù)據(jù)。在表1中，具有最大偏差值的站點(diǎn)是位于北半球太平洋北岸的Rikubetsu站點(diǎn)，具有最小偏差值的站點(diǎn)是位于南半球澳大利亞東南部的Wollongong站點(diǎn)。各站點(diǎn)的驗(yàn)證情況的斜率大部分都在0.9左右，散點(diǎn)回歸驗(yàn)證情況較好，但散點(diǎn)圖的截距相差較大，這是由于各地站點(diǎn)的平均柱濃度相差較大所致。

圖1為TCCON地基站點(diǎn)的CO2柱濃度數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感總數(shù)據(jù)回歸分析圖，以TCCON地面基站CO2柱濃度為x軸，以GOSAT衛(wèi)星CO2柱濃度為y軸形成的散點(diǎn)圖的回歸趨勢(shì)線方程：

y= 0.9764 ×x+ 9.5180，r2=0.99

(2)

式中：y為GOSAT衛(wèi)星CO2柱濃度月平均值，單位mg/L；x為TCCON地基站點(diǎn)CO2柱濃度月平均值，單位mg/L；r2為趨勢(shì)線擬合程度。

圖1 回歸分析Fig.1 Regression analysis

GOSAT衛(wèi)星CO2柱濃度與TCCON地面基站CO2柱濃度數(shù)據(jù)經(jīng)過回歸分析，其r2為0.99，相關(guān)性程度高，擬合程度較好。綜合以上驗(yàn)證情況，可知GOSAT衛(wèi)星CO2的L3級(jí)別數(shù)據(jù)與TCCON地基站點(diǎn)具有較高的一致性，且精度也具備準(zhǔn)確地描述大氣CO2柱濃度的空間分布特征以及其變化的能力，能夠用于下一步CO2柱濃度的時(shí)空特征分析。

2.2 CO2時(shí)間變化特征

2.2.1 不同時(shí)間尺度的變化特征

2010—2020年中國(guó)區(qū)域月、年平均CO2柱濃度的變化特征如圖2所示。

從圖2可見，CO2柱濃度年平均值呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，年平均最大值與年平均最小值也隨著年平均CO2柱濃度的增加而增加。2010年平均CO2柱濃度約為389.30 mg/L，而2020年平均柱濃度攀升至412.62 mg/L。2010—2020年，CO2柱濃度年平均值增長(zhǎng)了23.32 mg/L，平均每年增長(zhǎng)2.33 mg/L，年平均增長(zhǎng)率約為0.58%。根據(jù)圖2中年平均最大值與年平均最小值的分布情況可知，各年度平均年最大值與平均年最小值相差約3.84 mg/L，各年度平均CO2柱濃度的最大值和最小值與各年度平均值相差約1.92 mg/L。隨著時(shí)間變化，每年的CO2柱濃度范圍有擴(kuò)大的趨勢(shì)，各年度的CO2柱濃度平均值從更接近最小值變得更接近最大值，說明CO2柱濃度較高數(shù)值出現(xiàn)頻率有所增加。對(duì)2010—2020年中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度各年度平均柵格再次進(jìn)行柵格計(jì)算器平均處理，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2010—2020年中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度平均值約為400.58 mg/L，平均最大值為402.45 mg/L，平均最小值為398.86 mg/L，標(biāo)準(zhǔn)差為0.78，CO2柱濃度高低值分布的離散程度較大，數(shù)據(jù)之間差距較大。

從圖2可知，2010—2020年中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較差，柱濃度波動(dòng)較大，CO2柱濃度在各年度分布離散程度較大，即柱濃度差距較大。其中2010年與2020年CO2柱濃度分布差距最大，2020年數(shù)據(jù)穩(wěn)定性最差，標(biāo)準(zhǔn)差為0.94；2014年CO2柱濃度差距最小，穩(wěn)定性最好，標(biāo)準(zhǔn)差為0.68。隨著年份的增長(zhǎng)，各年度的柱濃度標(biāo)準(zhǔn)差有上升的趨勢(shì)，也同樣說明中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度范圍有擴(kuò)大的趨勢(shì)。

利用正弦函數(shù)模型對(duì)月平均CO2柱濃度時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到擬合方程式：y= 386 + 0.2 ×xt-3.3 × sin(0.52 ×xt- 0.1)，r2為0.99，RMSE為1.01 mg/L，擬合效果良好。方程參數(shù)D=0.52近似于理想值D=2π/12，表明該函數(shù)波動(dòng)周期為12個(gè)月，季節(jié)性循環(huán)特征明顯。如圖2所示，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度月變化的最低值主要出現(xiàn)在每年的7月或8月之后，從9月開始增加，到次年的4月達(dá)到峰值，之后逐漸下降，次年8月回落至波谷，完成一次周期性變化。4月是CO2柱濃度最高的月份，多年區(qū)域月平均值約為403.32 mg/L，2020年4月的區(qū)域平均值為411.53 mg/L；8月是CO2柱濃度最低的月份，多年區(qū)域月平均柱濃度約為396.59 mg/L，2020年8月的區(qū)域平均值為403.94 mg/L。平均每個(gè)周期的最低值和最高值相差約為8.07 mg/L。2009年6月至2020年12月，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度增長(zhǎng)速度最快的月份是處于秋季的10月，增長(zhǎng)速度為每年上升約2.48 mg/L，增長(zhǎng)速度最慢的月份是處于春季的5月，增長(zhǎng)速度為每年上升約2.27 mg/L，與季節(jié)增速變化情況相符合，各月份平均增長(zhǎng)速度約為每年2.38 mg/L。

CO2柱濃度標(biāo)準(zhǔn)差與平均值之比為變異系數(shù)。如圖3(a)所示，7月的變異系數(shù)最大，9月的變異系數(shù)最小。剩余月份中，5月的變異系數(shù)也較低，而6、7、8月同處夏季，這3個(gè)月的變異系數(shù)都較高，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較差，CO2柱濃度極值間相差較多。換言之，6、7、8月的CO2柱濃度差距較大，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較差，相對(duì)當(dāng)月平均值而言，高值和低值出現(xiàn)頻率較高，5月和9月CO2柱濃度差距較小，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較好，相對(duì)當(dāng)月平均值而言，高值和低值出現(xiàn)頻率較低。

圖3 2009—2020年中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度多年份變化Fig.3 Variation of multiple years of CO2 column concentration in China from 2009 to 2020

如圖3(b)顯示，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度一般來說冬季最高，春季的CO2柱濃度較接近冬季高值，秋季其次，夏季CO2柱濃度最低。冬季的多年區(qū)域平均值為403.23 mg/L，春季為402.91 mg/L，秋季為399.52 mg/L，夏季為398.11 mg/L。夏季的CO2柱濃度差距較大，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較差，相對(duì)當(dāng)月平均值而言，高值和低值出現(xiàn)頻率較高；而秋季相反，CO2柱濃度差距較小，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較好，相對(duì)當(dāng)月平均值而言，高值和低值出現(xiàn)頻率較低。

2.2.2 中國(guó)區(qū)域與美國(guó)、印度和全球變化對(duì)比

從圖4可知，2010—2020年中國(guó)區(qū)域與美國(guó)、印度和全球CO2柱濃度各年份平均值的變化特征?？紤]到GOSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)覆蓋范圍，本文僅對(duì)比美國(guó)本土地區(qū)的CO2柱濃度數(shù)據(jù)。中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度平均每年增長(zhǎng)2.33 mg/L，年平均增長(zhǎng)率約為0.58%。全球的CO2柱濃度平均每年增長(zhǎng)2.23 mg/L，低于中國(guó)區(qū)域平均年增長(zhǎng)濃度，年平均增長(zhǎng)率約為0.57%，低于中國(guó)區(qū)域平均年增長(zhǎng)率。研究期間，中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度平均值比全球的CO2柱濃度平均值高約1.41 mg/L。中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度平均值與增長(zhǎng)率均略高于全球平均水平。中國(guó)區(qū)域與美國(guó)本土地區(qū)相比，CO2柱濃度水平和增速相似。與印度相比，印度的CO2柱濃度增長(zhǎng)速度快于中國(guó)區(qū)域。

圖4 2010—2020年中國(guó)區(qū)域與美國(guó)、印度和全球CO2柱濃度各年份平均值對(duì)比Fig.4 Comparison of annual average CO2column concentration between China andUSA,India,globe from 2010 to 2020

如圖5所示，全球的CO2柱濃度月變化波峰一般出現(xiàn)在5月，中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度月變化波峰一般出現(xiàn)在4月，全球的CO2柱濃度月變化波谷一般出現(xiàn)在8月或9月，中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度月變化波谷一般出現(xiàn)在8月，表明全球的CO2柱濃度波峰比中國(guó)區(qū)域慢1個(gè)月左右，波谷也有所推遲。除此之外，全球的CO2柱濃度變化趨勢(shì)基本與中國(guó)區(qū)域相同，變化趨勢(shì)為1—5月攀升，6—8月下降，9—12月回升。全球的CO2柱濃度月變化幅度小于中國(guó)區(qū)域的變化幅度，全球的CO2柱濃度極差為4.64 mg/L，而中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度極差則為6.73 mg/L。研究期間，中國(guó)區(qū)域與美國(guó)、印度和全球的CO2柱濃度變化基本相似，都存在周期性季節(jié)變化。但由多年的月、季平均變化特征可知，中國(guó)CO2柱濃度的周期性季節(jié)變化幅度要大于美國(guó)以及印度的變化幅度。美國(guó)和印度的CO2柱濃度最高值出現(xiàn)在春季，最低值出現(xiàn)在秋季，最低值相比于中國(guó)區(qū)域推后了一個(gè)季節(jié)。美國(guó)和印度的CO2柱濃度最高值都出現(xiàn)在5月，最低值分別出現(xiàn)在8月和9月。

圖5 2009—2020年中國(guó)區(qū)域、美國(guó)、印度和全球CO2柱濃度變化圖Fig.5 Comparison of CO2 column concentration betweenChina,USA,India,globe from 2009 to 2020

2.3 CO2空間變化特征

2.3.1 年際分布

從圖6可以看出，中國(guó)區(qū)域年CO2柱濃度的空間分布有很明顯的高值區(qū)、中值區(qū)、過渡區(qū)(黃色條帶)和低值區(qū)。

注：底圖源自國(guó)家測(cè)繪地理信息局網(wǎng)站(http://zwfw.nasg.gov.cn/approval)下載的1∶400萬行政區(qū)版中華人民共和國(guó)地圖，審圖號(hào)為GS(2022)1873號(hào)，下載日期為2012-07-16。下同。圖6 2010—2020年中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度年變化分布Fig.6 Annual variation distribution of CO2 columnconcentration in China from 2010 to 2020

高值區(qū)主要包括東部沿海的全部地區(qū)、中部各省(市)及西南地區(qū)的部分，主要包括位于東部沿海的上海市、江蘇省、浙江省、安徽省，位于中北部地區(qū)的山東省、河南省、山西省、河北省以及位于南部沿海的廣東省，共9個(gè)省(市)。中值區(qū)主要包括湖南省、福建省、海南省、臺(tái)灣地區(qū)以及重慶市等位于過渡區(qū)(黃色條帶)以南的除高值區(qū)9個(gè)省(市)以外的所有省(市)。但是高值區(qū)與中值區(qū)之間分界并不明顯，湖北省、江西省即位于此分界區(qū)域。其次，過渡區(qū)在圖6中以自東北向西南方向延伸的黃色條帶表示。該條帶的分布類似人口密度對(duì)比線(胡煥庸線)，即“黑河-騰沖”線，但是各年份的中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度過渡帶略有波動(dòng)。在東北部區(qū)域，過渡條帶更靠近南部，基本位于黑龍江省的最南端，穿過吉林省的中南部，沿著內(nèi)蒙古自治區(qū)的南部省界線向西南方向延伸。在中部區(qū)域，過渡條帶自東北向西南縱向穿過寧夏回族自治區(qū)，并向甘肅省的中南部延伸，但沒有到達(dá)甘肅省的河西走廊地區(qū)。在西南區(qū)域，過渡條帶基本穿過四川省北部，結(jié)束于西藏自治區(qū)的最南端和云南省的最北端。低值區(qū)域主要包括黑龍江省的大部分、吉林省的北部、內(nèi)蒙古自治區(qū)的中部和北部、甘肅省的河西走廊及河西走廊以北地區(qū)、青海省全部以及西藏自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)的大部分地區(qū)。但是，在低值區(qū)有2塊特殊的中高值區(qū)。這2塊特殊的中高值區(qū)分布在新疆維吾爾自治區(qū)的中部地區(qū)和西藏自治區(qū)的中南部地區(qū)，其中，新疆維吾爾自治區(qū)的中部高值區(qū)基本呈現(xiàn)東西走向，而西藏自治區(qū)的中南部高值區(qū)呈現(xiàn)南北走向。從省級(jí)行政區(qū)域尺度上看(圖7)，安徽省的CO2柱濃度最高(達(dá)414.38 mg/L)，其次是河南省(414.36 mg/L)，內(nèi)蒙古自治區(qū)的CO2柱濃度最低(411.80 mg/L)。

圖7 2020年各省(區(qū)、市)年均CO2柱濃度Fig.7 Annual mean CO2 column concentration of provinces,municipalities and autonomous regions in China in 2020

總體而言，2010—2020年中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度的空間分布特征主要是從東部沿海向西北內(nèi)陸逐漸降低，年變化趨勢(shì)：高值區(qū)由東部沿海地區(qū)向南部沿海地區(qū)和中北部地區(qū)擴(kuò)展，中值區(qū)不斷向西北地區(qū)和東北地區(qū)擴(kuò)大，過渡帶地區(qū)的變化趨勢(shì)是隨著年份的變化而向高緯度方向偏移，低值區(qū)則不斷縮小，主要集中在中國(guó)最北部和最西部的部分地區(qū)。

2.3.2 季節(jié)和月CO2柱濃度空間分布特征

按照春、秋、冬為一類，夏季為一類的分類，描述了各季節(jié)高值區(qū)、中值區(qū)、過渡區(qū)與低值區(qū)的空間分布特征變化。春季(3、4、5月)、秋季(9、10、11月)和冬季(12、1、2月)，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度空間分布相似(圖8和圖9)。在春、秋、冬季中，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度高值區(qū)主要集中在中國(guó)的華南、華東和華北地區(qū)，柱濃度高值中心出現(xiàn)在河北省、河南省、山東省、安徽省、山西省5個(gè)省，春季、秋季和冬季的多年份CO2柱濃度平均值分別可達(dá)404.86、401.13、405.88 mg/L。另外，在新疆維吾爾自治區(qū)出現(xiàn)了次高值中心，春、秋、冬季多年CO2柱濃度平均值分別可達(dá)403.43、399.68、403.58 mg/L。中值區(qū)分布范圍較廣，除常規(guī)區(qū)域外還包括東北三省、四川省的部分區(qū)域和云南省的大部分區(qū)域。在冬季，中值區(qū)域在最北端有向東北部擴(kuò)展的趨勢(shì)，但在四川和云南等地有向東南部收縮的趨勢(shì)。過渡區(qū)域主要是沿著內(nèi)蒙古自治區(qū)靠南側(cè)的行政邊界自最北端向南、向東延伸，穿過寧夏回族自治區(qū)，延伸至甘肅省的南部區(qū)域，繼續(xù)向南延伸到四川省的中部，較為貼合甘孜藏族自治州和阿壩藏族羌族自治州靠東的行政邊界，最后延伸至云南省。低值區(qū)面積仍主要集中在中國(guó)的西北部，在冬季，西南部低值區(qū)有向云南省發(fā)展的趨勢(shì)。

圖8 2010—2020中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度四季變化分布Fig.8 Seasonal variation distribution of CO2 column concentrationin China from 2010 to 2020

夏季(6、7、8月)，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度基本上呈現(xiàn)東西方向分布，但是出現(xiàn)2個(gè)高值區(qū)域：一個(gè)位于東南沿海地區(qū)，高值中心出現(xiàn)在廣東省、福建省、浙江省和江西省的全部地區(qū)，多年CO2柱濃度季節(jié)平均值可達(dá)401.04 mg/L；另一個(gè)位于西藏自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)的南部地區(qū)，多年CO2柱濃度季節(jié)平均值可達(dá)399.56 mg/L。CO2柱濃度的中值區(qū)占比較少，主要集中在四川省、云南省、重慶市、湖北省4個(gè)省(市)以及安徽省的大部分地區(qū)。過渡帶則呈現(xiàn)東西走向，自山東中部，沿著北緯35°緯線向南延伸至四川省與青海省的交界處，之后向西北方向延伸，穿過青海省的西部地區(qū)，再向西北方向延伸，穿過新疆維吾爾自治區(qū)的中南部。低值區(qū)主要出現(xiàn)在黑龍江省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)的北部地區(qū)，CO2柱濃度最低值可達(dá)394.56 mg/L。

圖9 2010—2020中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度月變化分布Fig.9 Monthly variation distribution of CO2 columnconcentration in China from 2010 to 2020

總之，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度在空間變化上存在著明顯的季節(jié)變化特征。中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度中高值區(qū)的空間變化為春季、秋季和冬季呈現(xiàn)“東北-西南”走向，在中部地區(qū)呈現(xiàn)明顯的從高值區(qū)向外圓狀擴(kuò)散的分布形式。夏季呈現(xiàn)東西方向分布，在東南和西南青藏高原地區(qū)出現(xiàn)高值區(qū)，并向北逐漸下降。

3 討論

自然排放是影響CO2柱濃度周期性季節(jié)變化的主要因素，主要取決于植物的光合作用排放與吸收CO2氣體的過程及能力。在夏季，北半球受陽(yáng)光照射的時(shí)間較長(zhǎng)且生長(zhǎng)旺盛，植物的光合作用強(qiáng)烈，吸收CO2的能力較強(qiáng)[1]。而在冬季，北半球受陽(yáng)光照射的時(shí)間相對(duì)來說較短，溫度較低，植物的光合作用減弱，吸收CO2氣體的能力也有所下降。所以中國(guó)在夏季CO2柱濃度最低，春、冬季CO2柱濃度較高，而秋季處于冬季和夏季之間[17]。因此，需要繼續(xù)積極植樹造林，堅(jiān)持退耕還林還草的政策，因地制宜保持水土，增加森林和濕地面積，以增加中國(guó)的碳匯能力，可以更好地吸收人類活動(dòng)所產(chǎn)生的碳排放量，實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

人為因素可能對(duì)中國(guó)CO2柱濃度逐年上升的影響較大。且在人為因素作用下，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度存在明顯的季節(jié)、空間差異特征。同時(shí)，相較于自然因素，人為因素是影響中國(guó)CO2柱濃度周期性季節(jié)變化的次要因素。中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，化石燃料使用量逐年增加[18]。2018年中國(guó)煤炭消耗量超過38億t[19]，控制煤炭、石油、天然氣等化石燃料的燃燒已經(jīng)成為目前減排的重點(diǎn)[20]。

中國(guó)CO2柱濃度的空間分布狀況也與工業(yè)布局關(guān)系密切。2018年末，中國(guó)東部的工業(yè)企業(yè)數(shù)量超過工業(yè)企業(yè)數(shù)量總和的70%，而西部和中部的工業(yè)企業(yè)也與東部聯(lián)系得越來越緊密。這可能是中國(guó)CO2柱濃度呈現(xiàn)自東部高值地區(qū)向中部過渡、再向西部低值地區(qū)逐級(jí)遞減的空間分布狀態(tài)的原因。

中國(guó)CO2的空間分布還有較為明顯的季節(jié)性變化，主要體現(xiàn)在夏季中國(guó)的CO2柱濃度高值區(qū)偏南，而在冬季中國(guó)CO2柱濃度的高值區(qū)偏北。造成這一分布狀況的原因可能是，冬季北方地區(qū)全天集中供暖，且北方地區(qū)的供暖主要仍是以火力發(fā)電、燃燒化石燃料為主，排放較多CO2，而夏季南方降溫設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的能耗較大，電力能源消耗量較大，由此所產(chǎn)生的碳排放使得夏季的高值區(qū)偏南。

因此，需要進(jìn)一步提高化石燃料燃燒效率[21]，并積極開發(fā)包括風(fēng)能、潮汐能等在內(nèi)的多種新型清潔能源替代化石燃料，以降低化石燃料燃燒所產(chǎn)生的碳排放對(duì)環(huán)境造成的影響[22]。需要大力發(fā)展碳捕集、利用以及封存技術(shù)，并積極利用化學(xué)生產(chǎn)過程將CO2轉(zhuǎn)化為其他可進(jìn)行利用的物質(zhì)[20]。最后，需要加強(qiáng)厲行節(jié)約、節(jié)能減排等宣傳教育[23]。

4 結(jié)論

采用溫室氣體觀測(cè)衛(wèi)星(GOSAT) 傅里葉變換光譜儀(FTS)發(fā)布的CO2柱濃度L3級(jí)別數(shù)據(jù)集產(chǎn)品，結(jié)合TCCON地基站點(diǎn)的CO2柱濃度數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，分析了中國(guó)CO2柱濃度時(shí)空變化特征及其影響因素。

1)根據(jù)線性回歸分析，GOSAT衛(wèi)星的CO2柱濃度數(shù)據(jù)與TCCON地基站點(diǎn)數(shù)據(jù)有較高的一致性，GOSAT衛(wèi)星的CO2柱濃度產(chǎn)品精度較高，適合區(qū)域CO2柱濃度時(shí)空變化分析。

2)中國(guó)CO2柱濃度呈現(xiàn)明顯的時(shí)間和空間變化特征，中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度有逐年遞增的趨勢(shì)，并有周期性的季節(jié)性變化趨勢(shì)。冬季的CO2柱濃度最高，夏季CO2柱濃度最低。中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度的最高值和最低值分別出現(xiàn)在4月和8月?？臻g特征主要表現(xiàn)為自東部沿海CO2柱濃度高值地區(qū)向西部的低值地區(qū)逐級(jí)遞減，且呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性變化。

3)中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度平均值與增長(zhǎng)率均略高于全球平均水平，與美國(guó)CO2柱濃度水平和增速相似。與印度相比，中國(guó)區(qū)域的CO2柱濃度平均值略高于印度，但印度CO2柱濃度增長(zhǎng)速度高于中國(guó)。美國(guó)和印度以及全球的高值季節(jié)出現(xiàn)在春季，而中國(guó)的高值季節(jié)出現(xiàn)在冬季，春季的CO2柱濃度接近冬季。美國(guó)和印度的低值季節(jié)出現(xiàn)在秋季，而中國(guó)和全球的低值季節(jié)均出現(xiàn)在夏季。

4)中國(guó)區(qū)域CO2柱濃度時(shí)空變化特征的主要影響因素可歸結(jié)為自然因素和人為因素2類。自然因素主要影響著中國(guó)CO2柱濃度的周期性季節(jié)變化，人為因素主要影響著中國(guó)CO2柱濃度的上升趨勢(shì)以及空間分布特征。