編者按：從古至今，人類從未停止過探索未知世界的腳步，認知世界的能力和手段與日俱增。中科院之聲與中國科學院空天信息創新研究院聯合開設「觀天測地」專欄，為大家介紹天上地上探索的那些事兒，帶來空天信息領域最新進展，普及科學知識。
太陽能量以短波輻射形式抵達地球使地表升溫，地球表面釋放長波輻射以降溫，但大氣中停留的溫室氣體會吸收部分地球釋放的長波輻射，從而產生大氣變暖的效應。二氧化碳作為最重要的溫室氣體，自工業化以來全球大氣二氧化碳濃度迅速增加，已經造成了全球變暖、土壤乾旱、氣候反常等一系列環境問題，給人類的生存環境帶來極大威脅。
為應對氣候變化對人類可持續發展的威脅，聯合國可持續發展目標13（SDG 13）設立為「採取緊急行動應對氣候變化及其影響」，中國積極響應氣候行動，實施「雙碳」國家戰略。對於中國來說，高碳的能源結構是值得關注的問題，尤其是燃煤電廠的二氧化碳排放，幾乎占到了全國總二氧化碳排放的50%，但現有的燃煤電廠溫室氣體排放清單由於統計數據更新滯後和排放因子不準確的問題逐步不能代表電廠真實排放量。
隨著遙感技術的發展，地面上的氣體排放信息可以由空間的傳感器通過電磁波輻射感知，利用大氣模型對衛星識別排放信息進行反演，為估算電廠二氧化碳排放提供了一種新的方法。該方法基於實測衛星數據，較少受到人為因素影響且時間解析度較高，為不同地區的估算提供了統一的標準。因此，開展衛星遙感監測與反演，準確估算中國燃煤電廠二氧化碳排放量，不僅是電力行業開展碳減排的前提條件，還可以提供獨立客觀的碳排放監測數據，助力中國碳盤點以及評估重點行業碳減排效力。
中國科學院空天信息創新研究院遙感衛星應用國家工程研究中心石玉勝研究團隊，提供了一種基於衛星數據自上而下反演地面電廠二氧化碳排放的方法。該研究團隊結合多源碳衛星遙感數據（軌道碳觀測者2號和3號）和優化後的高斯羽流模型開展長時間序列燃煤電廠二氧化碳排放量自上而下的遙感反演工作，在針對不同裝機容量電廠（超大型（≥5000 兆瓦）、特大型（4000-5000兆瓦）、超大型（≥3000兆瓦））開展二氧化碳排放衛星識別的基礎上，結合高斯羽流模型反演中國區域燃煤電廠的最新二氧化碳排放量數值，並優化模型大氣背景值確定子模塊，有效提高模型擬合相關係數，從而提高反演結果的精度。
圖1 衛星遙感識別電廠碳排放羽流示意圖
該研究利用長時間序列衛星數據篩選得到的14個羽流量化了中國六個燃煤電廠的二氧化碳排放量。研究估算的二氧化碳排放數值範圍從超大型電廠（中國托克托）的63千噸/天到大型電廠（中國上都）的37千噸/天，相關係數為0.47-0.95。單個煙羽的不確定性從8%到42%不等（1σ），風速是影響碳衛星數據觀測二氧化碳柱濃度大小的主要影響因素。當風速增加到10米/秒附近時，本研究中所有電廠的大氣二氧化碳柱平均干空氣混合比（XCO2）增強量均小於1 百萬分率（ppm），意味著衛星碳排放反演精度將受到限制。
圖2. 高斯羽流模型估算電廠二氧化碳排放量及不確定性圖
圖3. 衛星觀測大氣二氧化碳柱平均干空氣混合比與風速關係圖
經過與其他衛星和清單結果的驗證，證明了數據識別方法的可行性較強，以及在大多數燃煤電廠該研究結果與自下而上的排放清單數值一致性較高，但是在部分電廠排放清單由於清單年限過長、機組更新換代、燃煤類型等原因與本研究結果顯示出差異。
圖4.衛星估算結果與其他排放清單結果驗證圖
這項研究擴充了重要點源碳排放實時監測的技術手段，有助於國家和地區制定有針對性的碳減排政策。此外，估計的具體排放值可用於優化排放清單，監測識別偷排漏排問題，為大氣化學模型提供更準確的輸入數據。
該研究成果以《基於OCO-2/3衛星觀測和高斯羽流模型反演燃煤電廠CO2排放》為題，發表在環境與生態學期刊《清潔生產》（Journal of Cleaner Production）。空天信息創新研究院碩士研究生郭文月為論文第一作者，副研究員石玉勝為論文通訊作者。該研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金和中國科學院等項目的支持。
來源：中國科學院空天信息創新研究院
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