IAGOS

IAGOS(In-service Aircraft for a Global Observing System) 


一氧化碳贡献的新辅助数据:使用SOFT-IO v1.0计算的IAGOS CO来源的量化

使用FLEXPART和一氧化碳排放清单的来源归属(SOFT-IO版本1.0; Sauvage等人,2017)是基于FLEXPART粒子扩散模型(Stohl等人,2005)的工具,结合了科学界提供的排放清单(例如GVAS v1.2,GFED4,MACCity,EDGAR)。它已被开发用于大气界,以量化被认为是被动的大气痕量气体的源/受体链接,例如用于一氧化碳(CO)的原位测量。SOFT-IO首先在IAGOS数据集(MOZAIC,CARIBIC,IAGOS)上应用和评估。

SOFT-IO模拟了ECCAD排放清单数据库(http://eccad.aeris-data.fr/)对所有测量的CO混合比的人为和生物量燃烧排放的全球贡献。

我们很高兴为IAGOS用户提供这种新的一氧化碳贡献的辅助产品。除了已经有的其他辅助数据(http://iagos.sedoo.fr/#L4Place :),它将有助于解释subtantial IAGOS数据集。特别是它有助于量化CO'的地理起源和排放源,驱动观测到的对流层和平流层下部的CO分布。

对于每次CO测量(在巡航高度的纬度或经度每0.5°,在飞行上升或下降期间每10hPa),CO来源自动计算并根据来源类型(生物量燃烧和人为排放)和地理区域(全球14个,见图1)。

CO贡献的辅助数据自动计算,现在可通过http://iagos-data.fr在IAGOS数据库中获得,从2001年12月至今

IAGOS_第1张图片

其他辅助参数 

我们也很高兴提供基于ECMWF数据的系统辅助参数以及沿每次飞行测量的FLEXPART后向轨迹。这些辅助参数可从1994年至今提供,可用http://iagos.sedoo.fr/#L4Place:

一些参数是新的或即将推出

使用6小时ECMWF分析和3小时ECMWF预测,沿着飞行轨迹插入以下ECMWF数据:

潜在涡度(PV)

空气潜在温度

500 hPa的地势高度

地形

压力为4个不同的PV值(1.5,2,3和4)

表面压力

垂直风速

边界层高度

我们还提供从每次飞行测量的系统FLEXPART模拟得出的参数:

潜在的涡度

边界层高度

群集参数(纬度,经度,压力,羽流分数和PV):对于每次测量,我们提供5天和3小时的5个后向轨迹的先前参数。通过聚集(在5个簇中)沿每次测量初始化的粒子的分散(停留时间)来获得每个轨迹(参见以下点)

观测起源的后向足迹(停留时间),观察前20天以及每1天(即将出现):我们还将提供每个IAGOS测量结果中每个0.5 hPa的全球三维粒子分散的详细信息。巡航阶段,上升或下降期间10hPa)


IAGOS数据集中的辅助数据

PBL相关的O3和CO剖面

使用所有IAGOS(全球观测系统的在役飞机)推导出行星边界层(PBL)内和与自由对流层(FT)界面处的臭氧(O 3)和一氧化碳(CO)的气候垂直分层。和WOUDC(世界臭氧和紫外线辐射数据中心)垂直剖面可在1994年8月至2016年12月期间的中纬度北纬(北纬25°-60°)(Petetin等,2018)。

方法如下:

所有具有基于表面的温度反转的曲线(即,从表面开始的高度随温度的增加)被丢弃。

然后在距离地面0到4千米(即80个高度水平)之间50米垂直分辨率的固定垂直网格上插入所有剩余的轮廓。对于这些轮廓中的每一个,PBL高度被估计为第一高温反转的基础高度(即,高度水平高于该高度水平随着高度开始增加)。PBL高度固定4 km的上限。为了减少与数据缺口相关的不确定性,我们丢弃了(i)0到4 km之间缺失温度数据超过25%的所有配置文件(即累积数据间隙大于0.25x4000 = 2000 m)和/或(ii) )在表面和估计的PBL高度之间具有超过4个缺失数据的所有轮廓(即累积的数据间隙大于4x50 = 200m)。

轮廓以z / h 垂直坐标系表示, 其中 z 是高度, h 是PBL高度估计。O 3 和CO混合比沿z / h 值内插, 范围在0(表面)和2(PBL高度的两倍)之间,垂直分辨率为0.05(即40个高度水平)。所有缺少O 3的配置文件 或CO数据被丢弃。然后对所有剩余的配置文件进行平均,这给出了所谓的PBL参考配置文件。这是针对不同的季节(DJF:12月 - 1月 - 2月,MAM:3月 - 4月 - 5月,JJA:6月 - 7月 - 8月,SON:9月 - 10月 - 11月,ANN:年度)和时间(夜晚) :日出到日出,早晨:日出到太阳正午,中午:太阳正午到太阳中午3点,下午:太阳中午到日落3小时,白天:日出到日落,全部:全天)。

Petetin等人的参考文献中提供了对该方法的更完整描述以及对结果的分析。(2018)。

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图1: O 3 混合比的垂直剖面(以ppbv表示;左图),通过 在z / h = 1时的O 3混合比 (中图)和垂直梯度(在ppbv hm -1 ;右图中)归一化,一天中的不同时间(从上到下:整天,白天,夜晚,早晨,中午,下午)。阴影区域代表平均值的不确定性(置信度为95%)。对于每天的每个季节和时间,我们指示用于计算PBL参考的概况的概况的数量(N)(即没有任何缺失数据的概况),基于该概况的子集计算的平均PBL高度,以及平均值。考虑所有轮廓的PBL高度(括号内)。

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图2: CO混合比的垂直剖面(ppbv;左图),通过z / h = 1 处的CO混合比(中图)和垂直梯度(ppbv hm -1 ;右图)标准化, 一天中的某些时间(从上到下:整天,白天,夜晚,早晨,中午,下午)。阴影区域代表平均值的不确定性(置信度为95%)。对于每天的每个季节和时间,我们指示用于计算PBL参考的概况的概况的数量(N)(即没有任何缺失数据的概况),基于该概况的子集计算的平均PBL高度,以及平均值。考虑所有轮廓的PBL高度(括号内)。

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