应用案例 | HT8700大气氨激光开路分析仪 EC法与气动梯度技术交叉验证氨排放通量
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2021年初,HT8700高精度大气氨本底激光开路分析仪远销荷兰。在这一年多当中,HT8700在荷兰参与了一项由荷兰应用科学院(TNO, the Netherlands Organisation for applied scientific research)和荷兰国家公共卫生与环境研究所(RIVM, National Institute for Public Health and the Environment)合作的项目,与另一个高精度、定制化、基于紫外差分法的RIVM-miniDOAS 2.2D 仪器同时进行氨通量测量,并进行交叉比对,研究结果以投稿于《Atmospheric Measurement Techniques》。

在荷兰,氨的干沉降是从大气向土壤和植被的氮沉降的最大来源,导致富营养化和生物多样性丧失等生态危机。然而,学术界对于氨通量测量的数据十分有限,而且通常最多只有月度分辨率。造成这种情况的一个重要原因是在干燥条件下测量氨通量非常困难。

过去,没有一种技术可以被认为是氨通量测量的黄金标准,这使得新技术的测试和判断其质量变得复杂。

这项研究展示了两种新型测量装置的相互比较结果,旨在以半小时分辨率测量氨的干沉降。在为期五周的比较期内,研究人员在荷兰 Cabauw 的 Ruisdael 观测站并排运行了两种光学开放路径的通量观测技术:其一是使用基于紫外差分法的新型 RIVM-miniDOAS 2.2D 仪器、结合梯度法通量技术,其二是使用新型宁波海尔欣光电科技有限公司HT8700E大气氨浓度通量分析仪和涡动相关技术。

图一 HT8700大气氨浓度通量分析仪器部署于荷兰的观测站


图一 HT8700大气氨浓度通量分析仪器部署于荷兰的观测站

RIVM-miniDOAS 2.2DHT8700E均为开路式光学仪器,在测量过程中直接测量氨在大气中的含量。若使用闭路技术,由于采样的误差,不同仪器测量浓度得出氨沉降值将会大不相同。

在迎风地形均匀又没有附近障碍物时,两种不同的技术显示出非常相似的结果(相关性r = 0.87)。观察到的通量从约 80 ng NH3 m-2 s-1 的沉降到约 140 ng NH3 m-2 s-1 的排放不等。无论是在绝对通量值还是实时的通量和浓度变化,两种截然不同的技术中获得了相似的结果,这证实了两种仪器都能够在至少几周的连续时间内以高时间分辨率测量氨通量。不过这个相关性也会受到其他因素影响,例如当风向受到附近障碍物干扰时。


图二 HT8700与定制化RIVM-miniDOAS 2.2D 仪器所测量的氨通量变化显示高度的一致性    

图二 HT8700与定制化RIVM-miniDOAS 2.2D 仪器所测量的氨通量变化显示高度的一致性


此外,论文中还讨论了两个系统的技术性能(例如,正常运行时间、精度)和实际限制。 miniDOAS 系统的正常运行时间在运行后可达到 100%,但其定期校准占据了35% 运行时间。而HT8700E 在下雨期间和下雨后不久数据有效性较低,并且其早期产品使用的光学镜面涂层可能会退化,导致约21%的数据缺失。


虽然HT8700E 系统在恶劣天气条件下的独立运行时间有限,在适当的情况下,该系统仍然可以提供良好的结果,为未来的升级迭代版本打开了良好的前景,将能适用于业务化的实时氨通量监控应用。


这些仪器所提供的崭新高时间分辨率数据将促进对氨干沉降过程的研究,从而更好地理解氨沉降过程,并更好地对化学传输模型进行参数化。


您的反馈,是我们进步的原动力

在荷兰潮湿多雨的气候环境中,我司的工程师根据客户反馈对HT8700光学镜面进行了升级,面对长期老化的考验将更加可靠!在这篇论文投稿之后,客户用上了升级的光学镜面,进行全新一轮野外测试。

图三 HT8700搭载升级版光学镜面,进行全新一轮野外测试 

图三 HT8700搭载升级版光学镜面,进行全新一轮野外测试


参考文献:Swart, D., Zhang, J., van der Graaf, S., Rutledge-Jonker, S., Hensen, A., Berkhout, S., Wintjen, P., van der Hoff, R., Haaima, M., Frumau, A., van den Bulk, P., Schulte, R., and van Goethem, T.: Measuring dry deposition of ammonia using flux-gradient and eddy covariance methods with two novel open-path instruments, Atmos. Meas. Tech. Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/amt-2022-171, in review, 2022.



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