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J-GLOBAL ID:201602285159542482   整理番号:16A0688785

大気輸送モデルを用いた都市スケールでの排出モニタリングのための英国,ロンドンにおける二酸化炭素(CO2)とメタン(CH4)の地上レベル測定結果の解析

Analysis of the potential of near-ground measurements of CO2 and CH4 in London, UK, for the monitoring of city-scale emissions using an atmospheric transport model
著者 (9件):
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巻: 16  号: 11  ページ: 6735-6756 (WEB ONLY)  発行年: 2016年06月 
JST資料番号: U7039A  ISSN: 1680-7316  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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二酸化炭素(CO2)とメタン(CH4)モル分率を4ヶ所の地上付近観測点にて測定した。測定期間と位置は2012年夏季にロンドン市内と周辺にて実施した。ロンドン地域における二酸化炭素とメタン排出のモニタリングに対する大気逆モデルシステムでのそのような測定値を同化できるかどうかを研究した。これらのデータを解析し,逆モデルシステムモデル化フレームワークを用いたシミュレーションと比較した:逆モデルシステムはECMWF(ヨーロッパ中期予報センター)天気予報による輸送モデル,CHIMEREの英国版で2km水平解像度をと1km水平解像度排出インベントリ(英国国家大気排出インベントリ)を組み合わせた。最初の比較は,ローカル起源,2km解像度のモデルで示すことはできないが,測定に大きな影響をもつことを示す。排出インベントリにおける誤差の影響以外での,これに関して分離することを試験しているが,測定とモデルシミュレーション間の矛盾をもたらす他の重要な起源の影響を除去するための方法を評価するそのような排出インベントリにおける誤差の影響の分離は,インベントリに適用されるべき補正を同定し易くする。都市周辺の気象観測点からの観測と3週間単位でのライダ測定による大気混合層高度推定が解析を支持する。混合層深さをモデル化する困難と夜間,朝,午後における二酸化炭素とメタン濃度はより進んだ解析のための午後に焦点を当てる。観測とモデルシミュレーション間の矛盾は二酸化炭素とメタンに対して高い(それらの二乗平均平方根(RSM)は二酸化炭素に対して8~12ppm,メタンに対して30~55ppbである)。都市内と郊外参照観測点間での傾斜を解析することにより,ロンドン圏外側へのフラックスと輸送,モデル領域境界条件における不確実性の影響を低減することができる。大気中の二酸化炭素とメタン濃度におけるロンドン都市による二酸化炭素とメタンの特徴により注意を払うことが可能となる。これは二酸化炭素に対する観測(3~7ppmのモデル-データRMS不一致),メタンに対するより低い度合い(29~38ppbのモデル-データRMS不一致)とモデル間での統計的な一致を改善する。都市観測点と他の郊外参照観測点間において,参照観測点が都市観測点の風上に存在する場合,濃度勾配の選択は一般に統計的な不一致を低減し,ただし系統的ではない。モル分率測定における都市の人為的排出の特徴に焦点を当てる試みにおいて,ロンドンにおける化石燃料により排出される一酸化炭素のグラジエントと二酸化炭素のグラジエントの理論的比率を用い,観測される化石燃料起源二酸化炭素グラジエントを診断し,CHIMEREによりシミュレートされる化石燃料起源二酸化炭素グラジエントとそれらを比較した。たとえ,都市内における2つの観測点が比較的近接していても,この推定は,2つの都市観測点の1つだけを考慮する場合,モデルと測定値間の一致を増加させる。この研究はメソスケールモデルと地上データ間の一致を増加させる複数のアプローチの長所を評価し強調し,それは一定範囲で解析されたモデル-データ間矛盾のランダム成分を減少させる。矛盾はロンドン都市排出,大きなバイアス,測定点に依存する符号からの信号抽出を禁じるものではなく,最終的なモデル-データ間の不一致に残留する。そのようなバイアスは都市地上観測点がそれに対して高感度であるローカル排出と関連している。これは空間解像度が2kmであるモデルを基礎とした都市排出の大気逆モデルに対する我々の現状での都市地上データを研究する能力に疑問を呈する。複数の測定とモデル化概念をこの課題を克服するために考察した。(翻訳著者抄録)
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分類 (3件):
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気候学,気候変動  ,  大気質調査測定一般  ,  対流圏・成層圏の地球化学 
タイトルに関連する用語 (12件):
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