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Quantification of CO_(2) Emissions from Three Power Plants in China Using oco-3 Satellite Measurements

Advances in Atmospheric Sciences 2024年第11期41卷 2276-2288页

作者： Yang YANG Minqiang ZHOU Wei WANG Zijun NING Feng ZHANG Pucai WANG College of Data Science Jiaxing UniversityJiaxing 314000China LAGEO Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijing 100029China CNRC Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijing 100029China Key Laboratory of Atmospheric Environment and Extreme Meteorology Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijing 100029China Shanghai Ecological Forecasting and Remote Sensing Center Shanghai 200030China Department of Atmospheric and Oceanic Sciences/Institute of Atmospheric Sciences Fudan UniversityShanghai 200082China

Coal-fired power plants are a major carbon source in China. In order to assess the evaluation of China's carbon reduction progress with the promise made on the Paris Agreement, it is crucial to monitor the carbon flux intensity from coal-fired power plants. Previous studies have calculated CO_(2) emissions from point sources based on Orbiting Carbon Observatory-2 and-3(oco-2 and oco-3) satellite measurements, but the factors affecting CO_(2) flux estimations are uncertain. In this study, we employ a Gaussian Plume Model to estimate CO_(2) emissions from three power plants in China based on oco-3 XCO_(2) measurements. Moreover, flux uncertainties resulting from wind information, background values,satellite CO_(2) measurements, and atmospheric stability are discussed. This study highlights the CO_(2) flux uncertainty derived from the satellite measurements. Finally, satellite-based CO_(2) emission estimates are compared to bottom-up *** satellite-based CO_(2) emission estimates at the Tuoketuo and Nongliushi power plants are ~30 and ~10 kt d^(-1) smaller than the Open-Data Inventory for Anthropogenic Carbon dioxide(ODIAC) respectively, but ~10 kt d^(-1) larger than the ODIAC at Baotou.

关键词： oco-3 power plant CO_(2)emission Gaussian Plume Model

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基于oco-2/oco-3数据的山东省CO_(2)柱浓度特征分析

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河北环境工程学院学报 2023年第1期33卷 74-78页

作者：刘建军姜腾龙杨晓钰孙军刘贵芬山东省济南生态环境监测中心山东济南250014

基于oco-2/oco-3卫星数据,通过空间插值的方法,分季节模拟山东省CO_(2)柱浓度的时空分布特征,并对模拟结果进行了验证。结果表明:观测值与模拟值之间有较高的相关性,大部分误差值在±1 ppm之间。山东省CO_(2)柱浓度年均值为415.06 ppm,... 详细信息

基于oco-2/oco-3卫星数据,通过空间插值的方法,分季节模拟山东省CO_(2)柱浓度的时空分布特征,并对模拟结果进行了验证。结果表明:观测值与模拟值之间有较高的相关性,大部分误差值在±1 ppm之间。山东省CO_(2)柱浓度年均值为415.06 ppm,空间上各季节差异明显,整体上呈现中部和南部浓度较低、西北浓度偏高的特征;时间上表现为冬季浓度高、夏季浓度低的趋势。

关键词： oco-2 oco-3 CO_(2)柱浓度空间插值山东省

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基于oco-2/3卫星的高时空分辨率XCO_(2)数据插值算法研究

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遥感技术与应用 2023年第3期38卷 614-623页

作者：庞若男梁艾琳李欣语卢鑫洁南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044

CO_(2)是大气中重要的温室气体之一,自工业革命以来,大气CO_(2)浓度不断增加,对全球气候变化起着重要影响。鉴于碳中和、全球CO_(2)变化研究对高覆盖率及高分辨率大气CO_(2)数据的迫切需求,对比分析了先后发射的卫星oco-2、oco-3之间的... 详细信息

CO_(2)是大气中重要的温室气体之一,自工业革命以来,大气CO_(2)浓度不断增加,对全球气候变化起着重要影响。鉴于碳中和、全球CO_(2)变化研究对高覆盖率及高分辨率大气CO_(2)数据的迫切需求,对比分析了先后发射的卫星oco-2、oco-3之间的差异,并利用两颗卫星形成联合数据集。由于联合数据集仍存在部分区域无观测数据,考虑到不同纬度的CO_(2)浓度的时空变化特点,将全球划分为6个区域,并选择合适的变异函数,利用克里金插值对无数据区域进行填补。结果表明:在3、8、15、30 d时间尺度上,XCO_(2)数据覆盖率分别提高了52.32%、46.77%、44.04%、33.81%。通过将月插值数据集与TCCON地基站点数据对比验证精度,得到其平均绝对误差为1.049 ppm,均方根误差为1.024 ppm,决定系数为0.82。该方法实现了对联合数据集空白区域的精确填补,提高了XCO_(2)数据的精度、覆盖度和时空分辨率,为研究碳源和碳汇的分布提供了新的数据源。

关键词： oco-2 oco-3 时空分辨率克里金插值

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基于多源数据的城市CO2源汇高空间分辨网格的构建方法研究

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光学学报 2025年

作者：孙二昌王先华叶函函吴时超施海亮李超安源中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所中国科学技术大学中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室

城市为CO2主要排放区，贡献了人为CO2排放总量的70%左右，是全球碳监测研究的重点区域。基于大气CO2浓度的“自上而下”方法能为全球范围的城市提供近实时的排放信息，是全球碳盘点的关键技术。目前在“自上而下”的城市排放估算中，先... 详细信息

城市为CO2主要排放区，贡献了人为CO2排放总量的70%左右，是全球碳监测研究的重点区域。基于大气CO2浓度的“自上而下”方法能为全球范围的城市提供近实时的排放信息，是全球碳盘点的关键技术。目前在“自上而下”的城市排放估算中，先验源汇数据一般来自于全球化石燃料CO2排放清单（ODIAC）和植被生长模型（VPRM）的输出，先验信息的空间不确定性高，较大的估算偏差难以满足高空间分辨的城市排放估算需求。本文利用多源地理数据来降低先验源汇的空间不确定性，并基于oco-3卫星的XCO2数据对源汇空间优化的效果进行评估。结果显示，应用优化后的CO2源汇数据能更好地模拟出局地CO2浓度变化，与观测的一致性更高；在三个分析案例中，共有690个有效观测点被用于评估，模拟与观测的相关性分别提升了0.2、0.11、0.10,XCO2偏差分别降低了0.12、0.07、0.07 ppm。这些结果表明优化后的CO2源汇能够更加真实地反映源汇分布情况，可为“自上而下”方法提供高空间分辨率、低空间不确定性的反演先验值。

关键词：城市的CO 源汇 “自上而下”估算反演先验值高空间分辨率空间降尺度 oco-3

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