2020年,COVID-19导致化石燃料排放量减少,这改变了高纬度地区大气中二氧化碳(CO2)的季节性变化规律

《Agricultural and Forest Meteorology》:COVID-19 induced reduction of fossil-fuel emissions in 2020 altered the seasonal cycle of atmospheric CO 2 at high latitudes

【字体: 时间:2026年02月18日 来源:Agricultural and Forest Meteorology 5.7

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  二氧化碳季节性循环与化石燃料排放关联性研究,通过2020年COVID-19封锁期化石燃料排放(FF)骤降,结合全球地面观测与大气传输模拟,发现高纬度地区SCA(季节性振幅)增幅达1.10±0.67 ppm,其中FF减排贡献0.43±0.12 ppm,Barrow站占比31.9%。中纬度地区SCA变化受局地生态系统通量异常主导。分隔符

  
桂彦晨|王凯|金哲|张强|肖庆阳|菲利普·西阿斯|克里斯·亨廷福德|何塞普·佩纽埃拉斯|朴实龙
中国北京大学城市与环境科学学院中法地球系统科学研究所碳中和研究所,北京100871

摘要

大气中二氧化碳(CO2)的季节性循环通常被认为主要受陆地碳吸收的影响,而化石燃料二氧化碳(FF)排放的影响较小。然而,化石燃料排放对CO2季节性循环的影响程度和范围仍不明确。2020年上半年,2019冠状病毒病的爆发导致化石燃料排放大幅减少,为研究化石燃料排放对CO2季节性循环的影响提供了实验平台。本研究利用全球地表观测数据,并结合每日化石燃料排放数据进行了大气传输模拟,以评估2020年化石燃料排放减少对CO2季节性循环的影响。我们发现,与2018-2019年相比,2020年高纬度地区的CO2季节性循环幅度(SCA)增加了1.10 ± 0.67 ppm,这一增幅相当于过去20年SCA年际变异性的170 ± 11%。进一步分析表明,2020年高纬度地区SCA的增加中有0.43 ± 0.12 ppm可归因于化石燃料排放的减少。在巴罗观测站,化石燃料排放减少占2020年SCA增加的31.9%。化石燃料排放对SCA增加的关键影响并不表明高纬度地区的化石燃料排放减少幅度大于中纬度地区;实际上,化石燃料排放对中纬度地区SCA异常的贡献更大。局部陆地-大气碳交换通量的变化通常超过了化石燃料排放对SCA异常的影响,从而导致不同中纬度地区的SCA变化差异。因此,本研究提出的框架可以进一步扩展,通过了解2020年与其他年份的化石燃料排放情况,可以更精确地预测大气中CO2浓度的季节性变化。

引言

大气中CO2浓度的季节性循环通常被认为是由陆地-大气碳交换的季节性变化引起的(Keeling等人,1996;Piao等人,2008;Lin等人,2020)。研究发现,自20世纪60年代以来,北纬45°以北地区的CO2季节性循环幅度(SCA)增加了50%(Graven等人,2013)。这种SCA的增加表明北部生态系统的CO2季节性交换增强(Randerson等人,1997;Forkel等人,2016;Liu等人,2024),并为地球绿化对陆地碳汇增加的贡献提供了重要观测证据(Piao等人,2019)。除了SCA的长期趋势外,某些极端年份(如厄尔尼诺年)的SCA异常还可以揭示陆地碳吸收对气候极端的响应(Wang等人,2021),这种响应在未来可能会更加普遍。因此,识别CO2季节性循环变化的驱动机制有助于更好地理解大规模陆地碳吸收的动态。反过来,这种理解有助于更准确地预测陆地将在多大程度上继续抵消化石燃料燃烧造成的CO2排放。
先前的研究表明,SCA的变化主要由CO2浓度升高(Piao等人,2018)、温度上升(Keeling等人,1996;Piao等人,2017;Zhu等人,2024)以及农业集约化(Gray等人,2014;Zeng等人,2014)引起。例如,春季温度升高会促进生态系统碳吸收,从而在生长季节降低大气中CO2浓度,进而增加SCA(Randerson等人,1999;Black等人,2000;Richardson等人,2010)。相比之下,化石燃料排放(FF)对CO2季节性循环的影响被认为可以忽略不计(Keeling等人,1996;Graven等人,2013;Piao等人,2018)。这种较小的影响是由于全球化石燃料排放的季节性周期比生态系统碳交换的周期短(Zhang等人,2016)。然而,不同国家的化石燃料排放季节性周期存在差异(Jones等人,2021;Liu等人,2022),并且一些主要排放国的化石燃料排放正在发生变化(Friedlingstein等人,2023),包括通过减排政策(Gao等人,2018)。对于某些国家而言,年内化石燃料排放的变化是由季节性气候因素引起的,例如国内能源使用(Emodi、Chaiechi和Beg,2019;Zhu等人,2023)。随着全球变暖的背景,化石燃料排放的季节性变化可能在冬季和夏季都发生变化(Isaac和van Vuuren,2009;Burillo等人,2017;Larcom等人,2019),以及极端天气事件的常态化(Yalew等人,2020)。因此,不同国家之间化石燃料排放的异步变化以及不同季节的变化预计会调节CO2季节性循环,这可能会影响利用CO2季节性循环研究陆地碳吸收动态的效果。然而,关于持续季节性变化对CO2季节性循环的影响知之甚少。
随着2019冠状病毒病(COVID-19)的爆发,各国采取了严格的限制措施以遏制或至少减缓疫情的传播(Wells等人,2020;Su等人,2021)。结果,2020年4月的全球化石燃料排放量比2019年同期减少了16.3%(Liu等人,2022),全年减少了5.4%(Friedlingstein等人,2022)。2020年初化石燃料排放减少对东亚地区大气中CO2浓度的影响在地面观测站得到了证实(Sim等人,2022;Tohjima等人,2023),这些地区对中国排放的CO2特别敏感,因此中国较早实施了封锁措施。2020年春季化石燃料排放减少对大气中CO2浓度的影响也从卫星观测数据中得到证实(Weir等人,2021),尽管少数大型点源和城市的个别排放量变化不大(Chevallier等人,2020)。所有这些因素表明,2020年春季化石燃料排放的减少在某些下风地区可能足以对CO2季节性循环产生影响,尽管短期化石燃料排放减少的幅度可能与生物源通量的异常变化相当或更小。因此,2020年春季化石燃料排放的显著但短暂减少为研究化石燃料排放变化对CO2季节性循环的影响提供了独特的实验平台。
在本研究中,我们调查了2020年由于COVID-19封锁导致的化石燃料排放短暂减少对大气中CO2季节性循环及其地理变化的影响。为此,我们首先使用美国国家海洋和大气管理局地球系统研究实验室(NOAA/ESRL)的Observation Package数据产品(ObsPack)(Schuldt等人,2022)分析了北半球21个站点的2020年CO2季节性循环异常。然后,我们使用包含多分辨率排放清单模型(MEIC)(Xu等人,2024)的每日化石燃料排放数据进行了大气传输模拟。此外,我们还纳入了由全球温室气体监测系统(GONGGA)(Jin等人,2023,2024)估计的陆地和海洋碳交换通量数据。通过与以往年份的数据进行比较,该数值框架使我们能够评估2020年与COVID-19相关的化石燃料排放变化对该年CO2季节性循环异常的特定贡献。

数据

我们使用了NOAA/ESRL的CO2 GLOBALVIEWplus_v8.0_2022-8-27 ObsPack(Schuldt等人,2022)提供的观测数据。在所有现场和瓶测数据文件中,我们根据以下条件筛选数据:(a) 数据来自北半球;(b) 数据覆盖2001年至2020年的年份;(c) 去除了CT_assim值为0的观测值(这是CarbonTracker使用的标准)。
2020年CO2季节性循环的观测异常
SCA定义为去趋势后的CO2季节性循环的最大值和最小值之差,从2000年到2019年,在著名的巴罗大气基准观测站(BRW,71.3°N)增加了2.40 ± 0.92 ppm(95%置信水平)(图2a)。2020年,BRW的SCA比2018年和2019年的平均值增加了1.66 ppm,占过去20年增幅的61%(图2c)。
讨论
现有的大气中CO2季节性循环分析(例如SCA)(Keeling等人,1996;Forkel等人,2016;Wang等人,2021;Randerson等人,1999)将高纬度地区(例如BRW站点)的长期SCA增加几乎完全归因于陆地碳吸收的增强,而不是其他因素如化石燃料排放(Graven等人,2013;Randerson等人,1997;Heimann等人,1998;Nevison等人,2008)。然而,我们的分析显示,COVID-19引起的化石燃料排放变化
数据可用性
本研究使用的所有数据均可在线获取。ObsPack观测到的CO2浓度数据可在https://gml.noaa.gov/ccgg/obspack/index.html获取。MEIC网格化化石燃料排放数据可在http://meicmodel.org/获取。GONGGA估计的陆地-大气和海洋-大气生态系统碳交换通量数据可在https://zenodo.org/records/8368846获取。GridFED CO2排放数据可在https://zenodo.org/record/5956612获取,Carbon Monitor CO2数据也可在此处获取。
CRediT作者贡献声明
桂彦晨:撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,可视化,验证,软件,资源,方法论,调查,正式分析,数据管理。王凯:撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,可视化,监督,方法论,调查,资金获取,概念化。金哲:撰写 – 审稿与编辑,资源,调查,数据管理。张强:撰写 – 审稿与编辑,资源,数据管理。肖庆阳:
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