Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
| 基于遥感的中国大气CO2浓度时空分布及影响因素研究 | |
| 其他题名 | Analysis of atmospheric CO2 concentration Spatiotemporal Distribution and the Factors affecting China based on Satellite Observations |
| 侯艳芳 | |
| 出版年 | 2013 |
| 学位类型 | 博士 |
| 导师 | 王世新 |
| 学位授予单位 | 中国科学院大学 |
| 中文摘要 | 大气温室气体含量增加可能引起的全球气候变暖已成为目前最重要、影响最深远的全球环境问题之一。大气CO2作为最重要的人为长生命期温室气体，在全球气候变化和碳循环中发挥着重要的作用。遥感监测大气CO2浓度，避免了本底监测站点的局限性，可连续获取其全球时空分布特征，提高对大气CO2源汇分布及区域和全球碳循环的认识，增强预测未来大气CO2浓度的能力，进而增加对未来全球气候变化研究和预测的可信度，具有非常重要的研究意义。 本文选取SCIAMACHY和AIRS传感器监测的同时期CO2月浓度数据（2003年1月至2009年12月），基于遥感和GIS分析方法，分别对中国大陆近地面CO2浓度和对流层中上部CO2浓度时空分布特征进行了定量研究。并在中国近地面CO2浓度时空变化分析结果的基础上，分析了自然环境因素和近地面CO2浓度之间的关系、人为活动因素和近地面CO2浓度的关系。本文的主要研究内容和结论如下： （1）全球大陆近地面CO2浓度具有明显的地域差异、年增长和季节循环特征。北半球近地面CO2浓度要高于南半球，高值分布在0°~40°N的非洲北部和亚洲南部，南美洲的CO2浓度普遍也偏高。2003至2009年间，CO2浓度年平均增长量为1.8ppm。每年4月份达到最大值，8月降至最低，北半球CO2浓度的季节波动性比南半球更显著。 （2）中国大陆近地面CO2浓度的高值集中在东部沿海地区、四川盆地和西部沙漠地区。和全球CO2浓度变化类似，中国近地面CO2浓度同样存在年增长和季节循环特征。2003至2009年间，年平均增长量为1.7ppm。具有春季高夏季低的季节变化特征，最高值在3、4月份，8月为最低值。由于地表环境和人为活动的影响，CO2浓度变化存在明显的区域差异性。 （3）全球对流层中上部CO2浓度具有年增长和季节循环特征，北半球CO2浓度要高于南半球。2003至2009年间，全球对流层中上部CO2浓度年平均增长量为2.1ppm。季节波动性不如近地面CO2浓度显著，季节峰值多在4、5月份，但最低值规律性不强。 （4）中国上空对流层中上部CO2浓度具有北部高南部低的空间分布特征，高值区分布在辽东半岛、内蒙古西部、塔克拉玛干沙漠及塔里木盆地等。同样也具有显著的年增长和季节循环特征，2003至2009年间，中国上空对流层中上部CO2浓度年平均增长量为2.1ppm，季节最高值在4、5月份，最低值多在12、1月份。因此对流层中上部CO2浓度要比近地面CO2浓度延迟1-2个月。 （5）中国近地面CO2浓度受自然环境因素和人为活动因素的影响。高植被覆盖度的区域，其CO2平均浓度和年平均增长量都偏低，并且由于受陆地生态系统的影响，CO2浓度的季节波动性更显著。在植被覆盖度低、人口密度大、经济发达的区域，CO2浓度变化主要受能源消费、工业生产等人为活动的影响。 |
| 英文摘要 | Global warming caused by the increase of greenhouse gases in the atmosphere has become one of the most important and the most far-reaching global environmental issues. As the most important anthropogenic long-lived greenhouse gases, Atmospheric CO2 plays an important role in the global climate change and the carbon cycle. Satellite observations of atmospheric CO2, offer the potential to avoid the limitations of the background monitoring sites, access to its global spatial and temporal characteristics continuously, improve understanding of atmospheric CO2 source distribution and regional and global carbon cycle, enhance the ability to predict future atmospheric CO2 concentration, increase the credibility of future global climate change research and prediction, have an important research significance. The CO2 monthly mean data based on SCIAMACHY and AIRS are available from January 2003 to December 2009. Based on the analysis methods of remote sensing and GIS, the spatial and temporal characteristics of near-surface CO2 concentration and mid-tropospheric CO2 concentration over China mainland are presented and discussed. Furthermore, based on the results of the temporal and spatial variations of the near-surface CO2 concentration, the relationship between the natural environment factors and the near-surface CO2 concentration is presented, and also discuss the relationship between the human activities and the near-surface CO2 concentration. The main contents and conclusions are as follows |
| 中文关键词 | CO2浓度 ; SCIAMACHY ; AIRS ; 时空分布 ; 影响因素 |
| 英文关键词 | CO2 concentration SCIAMACHY AIRS temporal and spatial distribution influential factors |
| 语种 | 中文 |
| 国家 | 中国 |
| 来源学科分类 | 地图学与地理信息系统 |
| 来源机构 | 中国科学院遥感应用研究所 |
| 资源类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/287312 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 侯艳芳. 基于遥感的中国大气CO2浓度时空分布及影响因素研究[D]. 中国科学院大学,2013. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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