基于WRF-STILT模型对高塔CO2浓度的模拟研究

胡 诚,张 弥*,肖 薇,王咏薇,王 伟,Tim Griffis,刘寿东,李旭辉(.南京信息工程大

学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室,江苏 南京 210044；3.明尼苏达大学,美国 圣保罗市 55108)

基于WRF-STILT模型对高塔CO2浓度的模拟研究

胡 诚1,2,张 弥1,2*,肖 薇1,2,王咏薇1,2,王 伟1,2,Tim Griffis3,刘寿东1,2,李旭辉1(1.南京信息工程大

学气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心,江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室,江苏 南京 210044；3.明尼苏达大学,美国 圣保罗市 55108)

利用下垫面均一的美国最大农业种植区已有高塔CO2浓度观测资料,结合EDGAR的 13种不同类型人为化石源CO2通量和Carbon Tracker的植被NEE数据,评估了WRF-STILT拉格朗日大气传输模型的模拟能力.结果表明,WRF-STILT模型能够很好地模拟出高塔100m处观测到的CO2浓度强季节和日变化特征,全年模拟的大气CO2浓度的均方根误差为10.6×10-6,相关系数为0.44(n=7784, P＜0.001);生长季(6～9月)观测和模拟的浓度增加值线性拟合斜率为1.08(R=0.52, P＜0.001),说明一致性高;截距为7.26×10-6则反映了使用人为化石燃烧的CO2通量的高估或者植被NEE的低估.2008年全年高塔观测到的CO2浓度增加值为4.83×10-6,小于模拟得到化石燃烧贡献的增加量6.61×10-6与植被NEE的贡献值3.23×10-6之和.其中原油生产和提炼以及能源工业分别贡献了化石燃料燃烧总量的2.55×10-6(38.6%)和1.43×10-6(21.6%).而对生长季观测到的强CO2浓度日变化特征模拟结果显示,其模拟的平均日振幅为……