在我所辛金元研究员课题组和哈佛大学Scot T. Martin教授课题组的合作支持下,马永敬博士使用大涡模型DALES(Dutch Atmospheric Large-Eddy Simulation),模拟分析了亚马逊热带森林晴朗天气条件下不同寿命化学成分(短寿命成分102s到长寿命成分108s)时空分布特征。结果表明:受化学反应影响,短寿命和中等寿命成分浓度随海拔高度显著下降(图1d,1e)。因此,对于短寿命和中等寿命成分建议在森林冠层附近采样。这一建议适用于干沉降较弱的成分。对于干沉降较强的成分,其许多复杂的情况可能取决于排放速率、风速和上风向排放的局地异质性等因素,未来需要进行更系统的探索研究。对于异质排放景观的采样,混合高度随下垫面异质性尺度的增加而增加(图2),这种关系直接影响最高建议采样高度,其上限为行星边界层高度。例如,亚马逊热带雨林典型的森林异质性尺度为200m,模拟混合高度为210m;当异质性尺度增加一倍,即达到400m时,混合高度增加到700m。在混合高度以下,无人机采样高度越高、水平风速越快、物质化学寿命越长,逆风森林排放的影响长度越长、水平位移越大(图4)。例如在50米高度采样时,水平位移为70米,63%影响长度为540米,而当采样高度上升到200米时,水平位移为300米,63%影响长度为1740米。对于长寿命成分,如果其排放速率较高,足以干扰近森林冠层浓度,建议采用与短寿命和中等寿命成分类似的采样策略;如果排放速率较低,通量塔的近森林冠层采样结果即可以具有很好的区域代表性。
湍流分析结果揭示了足够的采样时间的重要性,特别是对于短寿命和中等寿命成分(图3)。较长的采样时间可抵消掉大气湍流脉动对无人机在特定时空点悬停采样的干扰。模拟结果显示对于短寿命和中等寿命物质,采样时间分别设定10分钟和5分钟为最佳。当然,该建议同样需要考虑物种浓度和仪器采样灵敏度的影响。例如,短寿命物质一般具有较低的浓度,因此可能需要较长的采样时间,如>10分钟。而在一天或不同季节,采样时间也应根据大气湍流的强度进行调整。
该研究为热带森林晴朗天气条件下无人机采样策略制订提供了有效参考,研究方法可扩展到其他生态系统(如寒带针叶林、温带森林)与城镇地区无人机探测技术研究。

图1. 化学寿命为(a)102 s(短寿命),(b)105 s(中等寿命),(c)108 s(长寿命)物质浓度空间分布。(d)、(e)和(f)为每种成分水平平均浓度的垂直廓线。该结果为均质排放0.5 ppb m s-1场景模拟设定,对应1.2 × 1010 mol m-2 s-1 [Gu et al., 2017]。

图2. 点源模型模拟单一下垫面排放对大气总浓度的贡献。(a)-(d)代表不同尺度下垫面的异质性:(a)100 m、(b)200 m、(c)400 m和(d)800 m。(e)为混合高度(y)与下垫面异质性尺度(x)的关系。虚线表示大气边界层高度(PBLH, h)。图中物质的化学寿命为103 s。

图3. 均质模拟区域任意相距1000米的两点近地面浓度比值R的概率密度函数。 图中红色代表短寿命物质(τ = 102 s),蓝色代表中等寿命物质(τ = 105 s)。(a)-(f)分别对应60 min,30 min,20 min,10 min,5 min和20 min(随机挑选4个5分钟采样)。实线代表高斯拟合。

图4. 受体模型表征影响长度λ(黄色条:表示无人机采样浓度贡献0-63%的上风向区域)和水平位移δ(蓝色条:表示与水平平流相关的零影响区)与无人机不同采样高度的关系。森林树冠层高度为30米。图中以化学寿命为103 s的物种为例。
Citation:
Yongjing Ma, Jianhuai Ye, Igor Oliveira Ribeiro, Jordi Vilà-Guerau de Arellano, Jinyuan Xin, Wenyu Zhang, Rodrigo Augusto Ferreira de Souza, and Scot T. Martin* (2021). Optimization and representativeness of atmospheric chemical sampling by hovering unmanned aerial vehicles over tropical forests. Earth and Space Science, 8, e2020EA001335. https://doi.org/10.1029/2020EA001335.
附件下载: