应用案例

Picarro G2103（动态氨排放模型及其与WRF_Chem的在线耦合）

发表时间：2024-04-17

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研究背景

化肥施用和牲畜粪便中的氨（NH₃）挥发是大气中NH₃的最大来源。NH₃的挥发在很大程度上取决于环境和气象条件，然而，目前的排放清单和大气模型对这一现象的描述很少。

南京大学、北京大学与中国农业大学的联合研究团队开发了一个动态NH₃排放模型（WRF_SoilN_Chem v1.0），该模型能够与时间和空间变化的气象和土壤条件交互计算NH₃排放速率。NH₃通量参数化包括了几个气象因素和人类活动，包括施肥、牲畜粪便、交通、住宅和工业部门。然后将该模型嵌入区域WRF_Chem模型中，并根据NH₃浓度、排放通量的现场测量和柱载荷的卫星反演进行评估。

评估显示，土壤排放与气象学的无缝耦合可以更好地了解NH₃排放的演变及其对大气化学的贡献，该模型很好地代表了环境NH₃浓度的空间和时间变化，表明华北平原和四川盆地的排放量最高，尤其是在夏季。与使用固定排放清单输入的正常模拟相比，该模型在模拟锋面活动和降水等剧烈天气变化期间的NH₃排放通量和浓度方面具有优越的能力。排放量化方面的这些进展也改善了天气尺度上二次无机气溶胶的模型性能。

建模与实验方法

WRF_Chem代表与化学相结合的天气研究和预测（WRF）模型。它将化学和气象学与每个时间步长的相互作用相结合，包含一系列处理气相化学和气溶胶的选项。

图1

WRF_SoilN_Chem模型（v1.0）的体系结构概述。NH₃排放通量计算（所有部分以蓝色显示）包括基本排放数据和动态计算.父模型WRF_Chem（以灰色显示）显示从其源下载的标准代码，没有任何修改。

研究团队使用Picarro G2103高精度氨气分析仪于2012年秋天（2012年10月11日至27日）进行的连续17天的NH₃现场通量测量数据用于验证模型。该测量是在冬小麦田进行的田间规模实验，量化了现实种植条件下地表施肥的NH₃排放量。在田间，使用了三种肥料（即尿素、硫酸铵和复合氮磷钾肥），数百个地块的施肥持续了约20天，这对华北平原的农业状况有很大的代表性。通过Picarro G2103 在两个高度（2.5和8m）连续测量NH₃浓度，并采用反向分散法（IDM）得出非均匀NH₃排放速率。除了NH₃通量外，还进行了2米处的空气温度、地面0.05米处的土壤温度、风速和土壤含水量的辅助环境测量。

2019年北京和南京的站点对NH₃和NH⁺⁴浓度进行了连续测量，用于评估NH₃模拟情况。在北京的观测点位于中国环境科学研究院（CRAES）。在南京的观测点位于南京大学仙林校区的地球系统区域过程观测站，该站是长江三角洲西部地区的区域背景站。

图2

氨排放的空间分布，空间分辨率为1公里×1公里网格（kg yr^-1）。

图3

（a） 2012年10月11日至27日，中国衡水农田上方观测到的时间序列（黑色符号）和WRF_Chem在线模型NH₃通量（红线）。（b）观测通量测量的Diel小时箱图（灰色），与在线模型结果（粉色）和基础模型结果（蓝色）配对。第5个和第95个百分位数用须图表示，第25个和第75个百分位被包围在方框中，中位数用穿过方框的水平线表示，平均值是方框中的点进行的。

氨浓度的月变化和现场观测的验证本工作中新开发的模型能够模拟随着气候变化而变化的NH₃排放率，并将排放率的月变化与可用观测值进行比较。图4显示了地面站点NH₃的月平均值，以及在南京和北京站点提取的模型结果。在两个地点观察到的NH₃变化清楚地表明，冬季最小，夏季最大，这反映了在温度更高、施肥更密集的生长季节排放量增加。

图4

本地运行和测量2019年南京站点的基准（a）和在线（b）模型的月平均氨浓度，虚线表示平均值，阴影区域的下端和上端表示每个分布的25%与75%。（c）和（d）位于北京现场

总结

作者开发了 WRF_SoilN_Chem（v1.0）模型，该模型是WRF气象模型和动态NH₃通量模型的在线耦合，以高时空分辨率模拟依赖气象的区域NH₃排放。在该模型中，实现了高分辨率的基本排放数据和与气象相关的参数化，并将WRF模拟的土壤温度、风速、土壤湿度和降雨量视为控制NH₃排放参数化的重要因素。该版本可以很容易地在其他区域或全球模型中实现，并且可以作为NH₃排放计算的更精确和高度时间分辨估计的工具。

多次地基和卫星观测的初步评估表明，与广泛使用的离线 MEIC NH₃ 清单相比，WRF_SoilN_Chem 模型能够更好地代表中国东部地区地表 NH₃ 浓度的时空变化。作者通过现场实验数据、监测观测和卫星检索对模型进行了评估，这个简单模型很好地再现了在典型农田中测得的 NH₃ 通量的日变化。WRF_SoilN_Chem 模型中在线计算的季节性变化是截然不同的，并且与以夏季高浓度和冬季低浓度为特征的观测具有相似的模式。

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联合研究团队：南京大学大气科学学院&中国农业大学资源与环境科学学院&北京大学环境科学与工程学院

原文链接：

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