长江三角洲地区城市、郊区和...村下垫面的CO_2通量观测_邹钧.pdf

第 43 卷第 3 期2023 年 3 月Vol.43，No.3Mar.，2023环境科学学报Acta Scientiae Circumstantiae长江三角洲地区城市、郊区和乡村下垫面的 CO2通量观测邹 钧1，2，3，4，孙 鉴 泞1，2，3，*，郭 维 栋1，2，3，董 新 奕1，2，3，陈 辉 林1，2，3，王 海 鲲1，2，3，汪名怀1，2，3，丁爱军1，2，31.南京大学大气科学学院，南京 2100232.教育部大气与地球系统国际联合实验室，南京 2100233.江苏省气候变化协同创新中心，南京 2100234.关键地球物质循环前沿科学中心，南京 210023摘要：利用长江三角洲地区南京和苏州两个典型城市的中心城区观测点、南京郊区观测点以及南京市溧水区乡村草地和农田观测点为期一年的CO2通量观测数据，分析不同下垫面之上CO2通量观测值的差异以及城市和郊区不同观测高度的CO2通量观测值的差异.结果表明，城市在CO2地气交换过程中的作用是碳源，而植被下垫面为碳汇；城市粗糙子层中CO2通量观测值随高度增大，上层观测值具有较好的局地代表性；郊区站两个观测高度处于惯性子层之中，CO2通量观测值比较接近，而它们之间的差异则反映了各自高度所对应的不同源区域范围内排放和吸收的不同.依据观测数据估算了不同下垫面的单位面积CO2全年净排放/吸收量，南京和苏州市区全年净排放量分别是18.2 kgm-2和15.5 kgm-2；农田和草地的全年净吸收量分别是2.9 kgm-2和0.6 kgm-2；郊区观测点25 m高度所对应的源区域内CO2全年净吸收量为0.5 kgm-2，而50 m高度所对应的源区域内CO2全年净排放量为0.13 kgm-2.关键词：长三角；城市；郊区；农田；草地；涡动相关；CO2通量文章编号：0253-2468（2023）03-0281-12 中图分类号：X171，X831 文献标识码：AMeasurements of CO2 flux over urban，suburban and rural surfaces in Yangtze River Delta region of ChinaZOU Jun1，2，3，4，SUN Jianning1，2，3，*，GUO Weidong1，2，3，DONG Xinyi1，2，3，CHEN Huilin1，2，3，WANG Haikun1，2，3，WANG Minghuai1，2，3，DING Aijun1，2，31.School of Atmospheric Sciences，Nanjing University，Nanjing 2100232.Joint International Research Laboratory of Atmospheric and Earth System Sciences，Nanjing 2100233.Jiangsu Provincial Collaborative Innovation Center of Climate Change，Nanjing 2100234.Frontiers Science Center for Critical Earth Material Cycling，Nanjing University，Nanjing 210023Abstract：This study applied observations collected from five sites to understand CO2 fluxes with different underlying surfaces at different heights.CO2 fluxes were measured with the eddy-covariance method at two urban sites in Nanjing and Suzhou，one suburban site in Nanjing，and two sites over grassland and cropland of Nanjing，in the Yangtze River Delta of China over 20122014.Our results show that barren urban land surface serves as a carbon source while vegetated land surface serves as a carbon sink in the land-atmosphere exchange of CO2.We find that the CO2 fluxes increase with measurement height in the roughness sublayer，suggesting that measurements at the upper height are more representative than the lower height in land-atmosphere exchange at the local scale.The two suburban sites were both in the inertial sublayer，and their differences in CO2 fluxes implied the variations in emissions and sinks of the surroundings.The annual emission and absorption rates of CO2 are estimated for different types of underlying surfaces based on these measurements.The emission rates at the two urban sites of Nanjing and Suzhou are 18.2 kgm-2a-1 and 15.5 kgm-2a-1，respectively.The absorption rates over the cropland and grassland in rural Nanjing are 2.9 kgm-2a-1 and 0.6 kgm-2a-1，respectively.At the suburban DOI：10.13671/j.hjkxxb.2022.0270邹钧，孙鉴泞，郭维栋，等.2023.长江三角洲地区城市、郊区和乡村下垫面的CO2通量观测 J.环境科学学报，43（3）：281-292ZOU Jun，SUN Jianning，GUO Weidong，et al.2023.Measurements of CO2 flux over urban，suburban and rural surfaces in Yangtze River Delta region of China J.Acta Scientiae Circumstantiae，43（3）：281-292收稿日期：2022-06-22 修回日期：2022-08-01 录用日期：2022-08-02基金项目：国家自然科学基金重大研究计划项目（No.92044301）；国家自然科学基金面上项目（No.42074131）；国家自然科学基金青年项目（No.41805007）；南京大学关键地球物质循环前沿科学中心“科技人才团队”项目；中央高校基本科研业务费专项资金（No.14380191）作者简介：邹钧（1989），男，博士，E-mail：；*责任作者，E-mail：环境科学学报43 卷site of Nanjing，the measurements at 25 m height suggest an absorption rate of 0.5 kgm-2a-1，while the measurements at 50m height suggest an emission rate of 0.13 kgm-2a-1.Keywords：Yangtze River Delta region；urban；suburban；cropland；grassland；eddy-covariance；CO2 flux1引言（Introduction）二氧化碳（CO2）是地球大气中最重要的温室气体之一.人类活动引起的化石燃料消耗和土地利用变化是大气中CO2和其他温室气体含量增加的主要原因（IPCC，2013）.全球大气CO2平均浓度已经从工业革命 之前的大约280 ppm（Etheridge et al.，1996）上升到当今超过400 ppm的水平（NOAA，2018）.IPCC第五次评估报告指出，大气中CO2含量的持续增加将使得地球大气的平均温度到2100年时增加0.34.8，而且这个增温效应在高原地区和高纬度地区会更加显著（IPCC，2013；Pepin et al.，2015）.大气中CO2含量增加是导致全球变暖和气候变化的直接诱因（IPCC，2013）.实现“双碳”目标的根本途径是减少碳排放，即减少化石燃料的消耗；同时也需要通过保护森林、植树 造林、增加城市绿化面积等措施扩大植被覆盖率，增强对CO2的吸收能力.通量观测可以为人们定量认识地球表面不同类型下垫面（城市、森林、草地、农田、湖泊乃至海洋）与大气之间CO2交换情况提供依据，而在全球通量网FULXNET中涡动相关方法是地气交换通量观测的标准方法（Baldocchi et al.，2001），到2004年全球已经有260多个注册的通量观测站应用涡动相关方法开展下垫面与大气之间CO2和水汽通量的长期观测（段月等，2018）.城市是人类活动高度集中的地方，我国大多数城市当中绿地和植被覆盖率通常较小，所以城市主要 表现为CO2的排放源地.城市中生活着超过全球55%的人口（UN，2014），而城市排放的CO2占到全球排放总量的大约70%（Canadell et al.，2009）.欧美发达国家已经在很多个城市开展过CO2排放通量观测（如本文表3 列举的城市）；而在发展中国家的城市开展的CO2通量观测很少，如在墨西哥城（Velasco et al.，2005；2009）和开罗（Burri et al.，2009）进行的观测；国内城市的CO2通量观测主要集中在北京市（何文等，2010；Liu et al.，2012；Song et al.，2012；2013；窦军霞等，2014；刘晓曼等，2015；段月等，2018），其他城市的CO2通量观测则是难得一见，如在上海市开展的观测（Ao et al.，2016）.我国仍处于城市化进程当中，在不同地区的典型城市 开展CO2通量观测显得尤为必要，因为通量观测结果可以让人们掌握典型城市的CO2实际排放情况.事实上，城市绿地和植被（包括道路两边的行道树和建筑周围的庭院树）构成了城市生态系统.城市绿地和植被的空间分布不均匀，在中心城区建筑物十分密集，绿地和植被的覆盖率很低，涡动相关方法观测到的CO2通量在白天和夜间都是正值，且白天的通量值大于夜间，基本反映了局地排放的结果（Grimmond et al.，2004；Velasco et al.，2005；Helfter et al.，2011；Liu et al.，2012；窦军霞等，2014；Hirano et al.，2015；Ao et al.，2016；Stagakis et al.，2019）.在城市的郊区，绿地和植被的占地比例通常明显高于中心城区，白天观测到的CO2通量会明显小于中心城区（Bergeron et al.，2011；Ward et al.，2015）.由此可见，在不同城市及城市的不同区域开展CO2通量观测，其观测结果有助于人们精准掌握CO2排放在城市中的分布情况，同时也能让 人们充分了解城市生态系统对CO2的吸收作用，从而准确估算出城市区域的CO2排放量.长江三角洲是我国经济发达地区，也是我国城市化程度最高的区域之一.本文利用南京和苏州的城市观测点、南京郊区观测点，以及南京市溧水区的乡村农田和草地观测点的长时间序列CO2通量观测数据，分析不同下垫面CO2通量的日变化和季节变化特征，并估算单位面积的CO2年排放量（或吸收量）.以期为 认识长三角地区CO2排放特征，并为该地区碳源/碳汇的估算提供观测依据.2观测与数据处理（Observation sites and data processing）2.1站点环境与观测设置本文所用资料为南京和苏州两个市区中心观测点、南京郊区南京大学仙林校区 SORPES（Station for Observing Regional Processes of the Earth System）观测站、南京市溧水区乡村草地和农田观测点的CO2通量 观测数据.其中，南京市区观测点位于南京市委党校原址（3202 N，11847 E，简称NJ站）；苏州市区观测点2823 期邹钧等：长江三角洲地区城市、郊区和乡村下垫面的CO2通量观测位于苏州市环境监测站（3118 N，12035 E，简称SZ站）；SORPES站位于南京市东北郊南京大学仙林校区内（3207 N，11857 E，简称XL站），2011年建成并开始进行观测（Ding et al.，2013a；2013b）；乡村观测点位于南京市溧水区红星村（3143 N，11859 E），设有草地（简称LS_GR站）和农田（简称LS_CR站）两个对比站点，两者之间相距1.62 km（Guo et al.，2016）.4个观测点的地理位置如图1所示.NJ站和SZ站位于城市的中心城区，周边环境建筑物密集，是典型的城市下垫面，观测装置和站点环境分别如图2a和2b所示.NJ站的观测塔建在一栋22 m高的建筑物楼顶，观测塔为宽度35 cm的三角塔，塔高为32 m，塔上11.5 m和26.5 m高度处（距离楼顶的高度）分别架设一套涡动相关系统，即一体式三维超声风温仪（CSAT3，Campbell Scientific，USA）和水汽/CO2气体分析仪（LI-7500，Licor Inc.，USA），采样频率为10 Hz.SZ站的观测塔建在一栋14 m高的建筑物楼顶，塔高为20 m（宽度与NJ站相同），塔上6 m和18 m高度处（距离楼顶的高度）分别架设一套涡动相关系统（仪器型号与NJ站相同），采样频率为10 Hz.XL站位于南京大学仙林校区中心位置，站点所处环境是由植被和建筑区块交织的复杂下垫面.XL站的观测塔建在高约30 m 小山包顶的平地上（以校园内道路和平地的平均高度为参考高度），塔高75 m，观测装置和站点环境如图2c所示.塔上25 m和50 m高度处各有一套涡动相关系统（型号与NJ站相同），采样频率也都是10 Hz.LS_GR站和LS_CR站的观测装置和站点环境如图2d和2e所示，两个站点在离地面3 m高度各架设一套涡动相关系统（型号与NJ站相同），采样频率为10 Hz.NJ站和SZ站周围是典型的城市下垫面环境.城市近地层被划分为粗糙子层（从地面算起，包含城市冠层，厚度范围大约为建筑物平均高度的25倍）和之上的惯性子层，在惯性子层当中湍流通量随高度变化很小，而在粗糙子层当中湍流通量随高度变化明显（Roth，2000）.NJ站和SZ站附近以观测塔为中心800 m范围内的图14个观测站点在长江三角洲地区所处位置示意图（红色、粉红色、蓝色和黄色星标记分别代表南京市区站、苏州市区站、南京郊区站和溧水乡村站的位置，引自Google Earth）Fig.1The locations of measurement sites in Yangtze River Delta region of China图24个观测站点观测设置及所处环境的实拍照片（a.NJ站，b.SZ站，c.XL站，d.LS_GR站，e.LS_CR站）Fig.2The oblique views of measurement sites283环境科学学报43 卷平均建筑物高度分别为21.6 m和18.5 m；NJ站这个区域内的建筑物面积指数（即区域内建筑物占地面积与区域面积的比值）p是0.28，SZ站这个区域内的建筑物面积指数p是0.26.关于这两个站点站附近下垫面 特征的更多细节，可参见Zou等（2015）和沙杰等（2021）的研究.Zou等（2015）的分析表明NJ站和SZ站的上层观测高度接近粗糙子层顶；而沙杰等（2021）的分析表明这两个站点上层观测高度上的湍流通量观测结果才具有局地代表性.因此，在本文对这两个站CO2通量特征进行分析时也采用两个高度的观测数据，并对两个高度上的观测结果进行对比.关于南京大学仙林校区内建筑的分布和高度信息，以及山体地形分布情况，可参见沙杰等（2021）的研究.沙杰等（2021）的研究结果表明，对于仙林校区及其周边复杂下垫面而言，XL站观测塔上25 m和50 m高度处的通量观测结果具有局地代表性.溧水乡村站两个配对站点的下垫面分别是草地（LS_GR站）和农田（LS_CR站），站点周围地形平坦，并且远离公路和村庄，下垫面类型单一（图2d和2e）.LS_GR站下垫面生长茅草，夏季茅草高度可达5060 cm；LS_CR站下垫面生长庄稼，冬春季为小麦，夏秋季为水稻，庄稼成熟时高度均可达到7080 cm.关于溧水乡村站的更详细地理信息，可参见Guo等（2016）的文章.2.2数据处理与资料选取湍流通量的计算基于30 min时段的10 Hz高频观测数据，通过计算瞬时观测值与30 min平均值的差值获取湍流脉动值，然后按照涡动相关原理用湍流脉动值计算出该时段的平均湍流通量，因此，每30min获得一个湍流通量的观测值.在计算湍流通量之前需要对观测数据进行质量控制和预处理，包括剔除野点（Vickers et al.，1997）、二次坐标旋转（Kaimal et al.，1994），以及去除观测数据在30 min时段内的线性变化趋势（Finnigan et al.，2003）.虽然本研究没有直接用到感热通量的观测结果，但仍然按照Schotanus等（1983）的 方法对超声虚温进行湿度订正，并将结果应用于计算CO2通量时进行WPL订正（Webb et al.，1980）.雨天CO2通量数据被剔除，明显不合理的通量值也被剔除.本文用到的湍流通量只有CO2通量FCO2，按照式（1）进行计算.FCO2=-wCO2（1）式中，w为垂直运动的湍流脉动速度，CO2为CO2浓度的湍流脉动幅度，上划线表示30 min平均.测量到的FCO2是CO2的质量通量，观测数据中FCO2单位通常是molm-2s-1.估算排放量或吸收量时通常将FCO2的单位 转换成gm-2s-1.有些研究中明确地把CO2质量通量的单位写成gm-2s-1.有些研究强调的是碳（即碳元素）的质量通量，于是把通量的单位写成gm-2s-1.显然，两者的通量值不相同，但很容易进行相互转换.为了获得不同下垫面CO2通量的统计特征，本文选取为期一年的观测资料进行分析.由于在城市和郊区复杂下垫面上动量通量、感热通量和潜热通量的观测结果会受到观测高度的影响，只有观测高度足够高（接近粗糙子层顶或进入惯性子层，一般为2倍建筑物平均高度以上）时湍流通量的观测结果才具有局地代表性（沙杰等，2021）.因此，本研究将对NJ站、SZ站和XL站塔上两个高度上的CO2通量观测结果进行对比.NJ站塔上11.5 m处的观测时段为2012-01-012012-12-31；塔上26.5 m处的观测时段为2012-01-012012-07-31和2013-08-012013-12-31（由于仪器于2012年8月出现故障，且缺测时间较长，因而把2013年8月至年底的数据与2012年前7个月的数据结合在一起构成一年的资料）.SZ站塔上6 m高度处的观测时段为2014-01-012014-10-10（因仪器故障，观测资料时长不足一年）；塔上18 m高度处的观测时段为2014-01-012014-12-31.XL站塔上两个高度上的观测时段都是2014-01-012014-12-31（校区在2014年之前处于建设当中，下垫面变化较大，故此选择2014年观测资料）.LS_GR和LS_CR两个站点的观测时段都是2013-01-012013-12-31.虽然4个站的观测资料并不在同一年份，但各自站点一年资料的统计结果足以代表各自下垫面的特征.各月份观测资料中有效数据比例（即有效的CO2通量数据个数占当月应有数据个数的比例）如表1所示.3结果与分析（Results and analysis）3.1CO2通量的月平均和季节平均特征图3给出了NJ站、SZ站和XL站两个观测高度上每个月CO2通量的月平均日变化情况，以及LS_GR站和LS_CR站每个月CO2通量的月平均日变化情况（对于表1中所列的有效数据比例低于25%的月份，因数据 2843 期邹钧等：长江三角洲地区城市、郊区和乡村下垫面的CO2通量观测偏少可能代表性不足而未做月平均的通量日变化特征统计，这种情况出现在SZ站两个高度的10月份观测数据，以及LS_CR站的2月、11月和12月观测数据）.NJ站和SZ站的观测结果代表了长三角地区典型城市中心城区的CO2通量情况，从图中可以看出，这两个站点的观测结果具有相同的特征.首先，在城市当中CO2通量无论是白天和夜间都是正值，表明城市是CO2的排放源，其日变化具有明显的双峰结构，两个峰值对应于 上午和傍晚两个交通高峰时段，这些情况是人们熟知的城市地区CO2通量日变化的典型特征.其次，在不同的月份里CO2通量并无明显差异，这表明观测点附近的区域内地表的绿地和植被覆盖率很低（以NJ站为 中心800 m范围内绿地和树木的地表覆盖率只有大约7%8%（Zou et al.，2017）；SZ站为中心800 m范围内下垫面状况与NJ站的情况非常相似（沙杰等，2021）.此外，在NJ站和SZ站的两个观测高度上，都是上一层的CO2通量观测值明显大于下一层的观测值，表明CO2通量在城市粗糙子层当中随高度增大，这与城糙子层中动量通量、感热通量和水汽通量随高度增大的结果（Zou et al.，2017；沙杰等，2021）相一致.沙杰等（2021）的分析表明，在城市粗糙子层中当观测高度接近粗糙子层顶时观测到的湍流通量才具有局地代表性.一般认为这个要达到建筑物平均高度的2倍（Grimmond et al.，2004；Christen et al.，2009），NJ站和SZ站的上一层观测高度基本满足这个条件，所以在下一节讨论CO2的季节和年排放量（或吸收量）时，本研究对城市排放量的估算只依据NJ站和SZ站上一层的CO2通量观测结果.如图3所示，XL站塔上25 m和50 m两个高度上观测到的CO2通量的量值非常接近，表明对于XL站所处的复杂下垫面而言这两个高度处于惯性子层当中（因为通量随高度没有明显变化，表现出常通量层的 特征），这与沙杰等（2021）对XL站动量通量、感热通量和潜热通量的分析结果相一致.这样的情况意味着塔上25 m和50 m两个高度上观测到的CO2通量具有局地代表性.从图中可以看到，CO2通量在夜间为正值，表现为地表的排放作用；而在白天CO2通量为负值，表现为地表的吸收作用.这种情况在春、夏、秋3个季节非常明显（夏季白天CO2通量的负值最大，可达-10 molm-2s-1），说明在仙林这样植被覆盖率较高的郊区，在局地尺度上白天地表植被的光合作用对CO2的吸收量已经显著超过了植被的呼吸排放及人为排放等.这样的 结果在欧美一些植被覆盖率较高的城市和郊区被观测到，且夏季更为明显（Bergeron et al.，2011；Ward et al.，2015；Weissert et al.，2016）.图3还给出了LS_GR站和LS_CR站每个月CO2通量的月平均日变化情况.在3、4月小麦的主要生长期内，LS_CR站观测到的白天CO2通量的最大值超过了-10 molm-2s-1；而在7、8、9月水稻的主要生长期内，白天CO2通量的最大值都超过了-10 molm-2s-1，并且8月白天CO2通量的最大值超过了-20 molm-2s-1.这样的 观测结果表明，小麦和水稻在生长期内由于生物量的增加使得农作物光合作用对CO2的吸收能力明显增强.5月和10月是小麦和水稻的成熟期，观测结果表明白天向下CO2通量的量值变得很小（量值与LS_GR站的观测结果相当），说明其间农作物对CO2的吸收能力明显减弱.LS_GR站的观测结果反映了茅草下垫面对CO2具有一定的吸收能力，从白天CO2通量的逐月变化可以看出，春季向下的CO2通量值增加，秋季向下的CO2通量值减小，白天CO2通量的最大值出现在夏季的7月，通量值接近-10 molm-2s-1.冬季的12月，茅草 表1各站点的一年资料中每月的CO2通量有效数据比例Table 1The ratio of monthly effective CO2 flux in one year s data for each sites站点NJ_26.5 mNJ_11.5 mSZ_18 mSZ_6 mXL_50 mXL_25 mLS_GRLS_CR有效数据比例1月87.8%28.0%*60.8%81.6%80.8%72.7%88.5%28.8%*2月84.3%77.4%53.7%68.2%51.5%56.3%76.0%14.6%*3月82.5%81.7%84.7%86.6%72.6%76.1%92.5%83.8%4月90.5%90.6%82.2%81.9%59.5%59.2%94.1%94.0%5月85.5%88.5%78.8%80.6%80.3%87.4%86.5%76.8%6月93.0%51.9%57.8%76.0%69.9%75.3%83.2%86.2%7月91.5%90.6%85.7%87.0%34.3%*74.1%92.2%91.9%8月96.4%89.1%82.5%83.3%59.0%58.3%96.6%86.8%9月85.3%74.8%80.2%85.5%32.1%*36.5%*92.0%88.3%10月85.0%26.8%*15.5%*24.2%*77.9%78.0%92.3%79.2%11月90.1%75.7%86.1%57.2%66.9%96.9%19.0%*12月73.2%69.4%48.5%*81.0%90.0%91.0%13.4%*注：介于25%50%的有效数据比例用*标注，小于25%的有效数据比例用*标注，短线表示无观测.285环境科学学报43 卷尚未完全枯死，所以还能观测到白天微弱的向下CO2通量，而在冬季的1月和2月茅草完全枯死，白天的CO2通量几乎为零（夜间的通量也几乎为零）.从1月LS_GR站和LS_CR站观测结果的对比中能够看到这样的细节，LS_CR站在白天还是能观测到微弱的向下CO2通量（这是因为小麦在冬季虽然基本停止生长但没有停止 生命活动）.这种情况表明观测资料是可靠的，同时也表明LS_GR站和LS_CR站的观测结果主要反映下垫面植被的呼吸和光合作用，基本没有人为化石燃料燃烧排放的影响（夜间CO2通量接近于零也能说明这一点）.为了能够清晰地反映CO2通量的季节变化特征，图4给出了NJ站、SZ站和XL站两个观测高度及LS_GR站和LS_CR站的季节平均CO2通量日变化情况（在图3中没有给出有效数据比例小于25%的月份的月平均CO2通量日变化情况，但这些数据都被用于统计季节平均CO2通量日变化；SZ站6 m高度在11月和12月没有观测资料，秋季的统计只能用9月和10月的数据，冬季的统计只能用1月和2月的数据；LS_CR站在冬季的各月当中有效数据比例都偏少，如前所述，从与LS_GR站的冬季观测结果对比情况看，LS_CR站在冬季的CO2通量日变化情况是合理的）.从图中可以看出，对于NJ站和SZ站而言，中心城区的CO2通量并没有表现出明显的季节变化，这一特征不同于欧美城市因冬季采暖而增加化石燃料的消耗量所造成的冬季CO2排放量增加的情况（Moriwaki et al.，2004；Coutts et al.，2007；Bergeron et al.，2011；Pawlak et al.，2011；Ward et al.，2015）.XL站两个高度上CO2通量的季节变化特征相同，白天的向下通量夏季最大，春、秋两季次之，冬季最小，且两个高度上的CO2通量在量值上很接近.从细节上看，XL站25 m高度处白天观测的CO2通量值要略大于50 m高度处的观测值，这说明不同的源区域范围内排放和吸收的情况存在一定的差异.LS_GR站和LS_CR图3NJ站、SZ站和XL站两个观测高度及LS_GR站和LS_CR站的CO2通量月平均日变化Fig.3Monthly mean diurnal variations of CO2 flux at two measurement heights at NJ site，SZ site and XL site，and at LS_GR site and LS_CR site respectively2863 期邹钧等：长江三角洲地区城市、郊区和乡村下垫面的CO2通量观测站CO2通量的季节变化特征相似，都是夏季最大，春、秋两季次之，冬季最小，但在量值上存在明显差异，LS_CR站在作物生长期观测到的白天向下CO2通量的量值明显大于草地站的观测值，说明小麦和水稻对CO2的吸收能力明显大于茅草.3.2CO2季节和全年净排放/吸收量的估算根据CO2通量的长期观测数据可以估算出观测点周围源区域范围内季节和全年的净排放量或吸收量，从而可以确定这个区域在地气之间CO2交换过程中所起到的作用是碳源还是碳汇，并确切知道单位面积上排放或吸收量值.按照3.1节得到的CO2通量日变化的季节平均结果计算出各季节的单位面积排放/吸收量，从而累加计算出全年的单位面积排放/吸收量.部分站点不同月份之间有效数据比例差异较大（表1），会对各季节及单位面积排放/吸收量的代表性有一定影响.图5给出了根据一年的观测资料计算出来的NJ站、SZ站和XL站两个观测高度及LS_GR站和LS_CR站各季节的单位面积CO2排放/吸收量（正值为排放，负值为吸收）.由NJ站上层观测结果计算得到的CO2排放量几乎没有季节变化，各季节的排放量都超过了4 kgm-2，但下层观测结果计算得到的排放量大约只是上层的1/2.SZ站的情况与NJ站相似，SZ站上层观测结果计算得到的CO2排放量也几乎没有季节变化，各季节的排放量略小于SZ站，量值接近4 kgm-2，下层观测结果计算得到的排放量也大约是上层的1/2.由此可见，依据在城市冠层之上较低的高度上（靠近冠层顶）观测到的CO2通量估算出来的排放量会存在严重的偏低估计.因此，在估算NJ站和SZ站的全年CO2排放量时，依据上层观测值的估算结果才是在局地尺度上具有代表性的结果.XL站两个观测高度上的CO2排放/吸收量呈现出微妙的差异.如图5所示，冬季两个高度对应的不同源区域范围内都表现为排放；春、秋两季塔上25 m所对应的源区域范围内表现为吸收，但塔上50 m高度所对应图4NJ站、SZ站和XL站两个观测高度及LS_GR站和LS_CR站的CO2通量季节平均日变化Fig.4Seasonal mean diurnal variations of CO2 flux at two measurement heights at NJ site，SZ site and XL site，and at LS_GR site and LS_CR site respectively287环境科学学报43 卷的源区域范围内却表现为排放；夏季则是两个高度对应的不同源区域范围内都表现为吸收，25 m所对应的源区域范围内吸收强度更大一些.LS_GR站和LS_CR站所处环境都是植被下垫面，观测结果表明在各个 季节的地气交换过程中下垫面的作用是吸收，并且季节变化明显；从量值上看，小麦和水稻对CO2的吸收强度远大于茅草.由于植被对CO2的吸收作用存在明显的季节变化，全年结果才能真正反映在地气交换过程中观测点周围的区域内到底是排放还是吸收.图6给出了依据各季节的结果累加得到的全年的单位面积CO2排放/吸收量.同时把不同下垫面单位面积的季节和全年排放/吸收量列于表2中.NJ站塔上26.5 m和SZ站塔上18 m的通量观测结果代表了南京市和苏州市建筑物密集且植被稀少的 中心城区的CO2排放情况，依据观测数据估算出的全年CO2排放量分别是18.19 kgm-2和15.46 kgm-2.XL站塔上50 m和25 m高度上的通量观测结果都具有局地代表性（沙杰等，2021），但不同观测高度所对应的源区域不同，前者的源区域远大于后者，依据观测数据估算出的全年CO2排放量分别是0.13 kgm-2和-0.50 kgm-2，图5NJ站、SZ站和XL站两个观测高度及LS_GR站和LS_CR站的单位面积CO2排放/吸收量Fig.5Seasonal emission or absorption amount of CO2 mass per squere meter at two measurement heights of NJ site，SZ site and XL site，and at LS_GR site and LS_CR site respectively图6NJ站和SZ站上层观测高度、XL站两个观测高度及LS_GR站和LS_CR站全年的单位面积CO2排放/吸收量Fig.6Annual emission or absorption amount of CO2 mass per squere meter at the upper measurement height of NJ site，SZ site and XL site，and at LS_GR site and LS_CR site respectively2883 期邹钧等：长江三角洲地区城市、郊区和乡村下垫面的CO2通量观测表明以观测点为中心的更大范围内表现为排放，而在较小的范围内表现为吸收，原因在于不同范围内人为排放分布和植被覆盖比例不同.因此，对于源和汇分布不均匀的复杂下垫面而言，依据CO2通量的观测结果来确定源/汇贡献时需要进行源区域分析（Christen et al.，2011；Helfter et al.，2011；Jrvi et al.，2012；Lietzke et al.，2015；Schmutz et al.，2016；Stagakis et al.，2019）.LS_GR站和LS_CR站全年CO2吸收量分别为2.93 kgm-2和0.63 kgm-2.为了将南京和苏州市区的单位面积的全年CO2净排放量与国内外的城市观测值进行对比，本文将相关研究结果列于表3中.从表中数据看，南京市和苏州市的排放强度居于中等水平，与英国的伦敦市（London）相比，长三角这两个城市的CO2年排放强度低了很多，几乎只有伦敦的1/2.与北京市观测高度相当（47 m）的结果相比，长三角这两个城市的CO2年排放强度略小；但与北京市观测高度为140 m的结果相比，南京市和苏州市的CO2年排放强度却低了很多.有趣的是，北京的观测地点相同，观测年份也接近，但140 m高度上观测到的CO2年排放强度要比47 m高度上的观测值高很多，这一点在段月等（2018）对相同观测地点CO2通量随高度变化的分析结果中被证实.这一现象背后可能性最大的原因在于不同高度对应的源区域不同，前者的表2各站点的季节和全年CO2净排放（正值）/吸收（负值）量Tabel 2seasional and annual emission（positive）or absorption（negetive）for each site季节冬季春季夏季秋季全年CO2净排放/吸收量/（kgm-2）NJ_26.5 m4.425.594.844