利用放射性碳（14C）示蹤華山冬季化石源CO2隨海拔高度變化特征

謝邵文，周衛(wèi)健，熊曉虎，周 杰，牛振川，盧雪峰，程 鵬，吳書剛

（1. 中國科學(xué)院地球環(huán)境研究所 黃土與第四紀(jì)地質(zhì)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安710061；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3. 西安加速器質(zhì)譜中心，西安 710061；4. 西安交通大學(xué)，西安710049）

利用放射性碳（14C）示蹤華山冬季化石源CO2隨海拔高度變化特征

謝邵文1,2，周衛(wèi)健1,3,4，熊曉虎1,3，周 杰1,2，牛振川1,3，盧雪峰1,3，程 鵬1,3，吳書剛1,3

（1. 中國科學(xué)院地球環(huán)境研究所 黃土與第四紀(jì)地質(zhì)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安710061；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3. 西安加速器質(zhì)譜中心，西安 710061；4. 西安交通大學(xué)，西安710049）

放射性碳（14C）是化石源CO2最有效的示蹤劑，為了更好地了解華山冬季化石源CO2的時空變化特征，于2014年冬季在華山三個不同海拔高度——玉泉院（504 m）、北峰（1634 m）、東峰（2079 m）進(jìn)行大氣CO2采樣。通過放射性碳同位素分析研究發(fā)現(xiàn)：華山冬季不同海拔高度大氣CO2濃度隨海拔升高而減小，三個海拔高度大氣CO2平均濃度依次為461.8 ± 14.1 ppm（ppm表示 μL·L-1）、414.6 ± 2.7 ppm和413.2 ± 3.4 ppm，皆高于我國四個大氣CO2本底站點(diǎn)的同期濃度水平。不同海拔高度大氣CO2濃度及其δ13C值呈顯著的反相關(guān)關(guān)系，R2= 0.906，表明華山大氣CO2主要受區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的時空變化和源匯特征影響，而海洋的影響較弱。三個不同海拔高度的化石源CO2濃度均值依次為42.3 ± 5.7 ppm、14.9 ± 3.8 ppm和10.6 ± 1.0 ppm，表明華山不同海拔高度大氣CO2都受到化石源CO2不同程度的影響。華山冬季化石源CO2濃度和海拔高度具有顯著的反相關(guān)關(guān)系，R2= 0.914，隨著海拔的不斷升高，化石源CO2濃度逐漸減小。利用Hysplit模式分層后向軌跡分析結(jié)果表明：在采樣時段內(nèi)，玉泉院和北峰受到同源路徑氣團(tuán)的影響，其化石源CO2濃度呈現(xiàn)出較一致的變化趨勢，東峰受到異源路徑氣團(tuán)的影響，其化石源CO2濃度呈現(xiàn)出不同的變化趨勢。因此，在分析評價高海拔地區(qū)化石源CO2濃度時，不僅要考慮到近源排放影響，同樣不能忽視遠(yuǎn)源傳輸影響。

華山；14C；化石源CO2；海拔高度

全球氣候變暖備受世界關(guān)注，大氣CO2濃度的持續(xù)增加是造成全球氣候變暖的重要原因。工業(yè)革命前大氣CO2濃度只有278 ppm（ppm表示 μL·L-1），至2013年大氣CO2濃度首次突破400 ppm， CO2濃度累計增加已經(jīng)超過43%。全球大氣CO2濃度增加，主要是由于人為化石燃料（煤、石油和天然氣）的大量使用（IPCC，2007）。2009年哥本哈根世界氣候大會達(dá)成共識，為防止全球平均氣溫再上升2℃，到2050年，全球溫室氣體減排量需達(dá)到1990年的80%，大氣CO2濃度不超過450 ppm，為此世界各國著手制定各自的“碳減排”政策。定量監(jiān)測和評估全球不同區(qū)域的碳排放動態(tài)已成為各國實(shí)施“碳減排”政策所關(guān)注的焦點(diǎn)，準(zhǔn)確有效地示蹤化石源CO2的時空變化特征對全球“碳減排”和氣候變化研究都具有重要意義。

放射性碳同位素（14C）的半衰期為5730 ± 40年（Godwin，1962）。在漫長地質(zhì)歷史時期形成的化石燃料，由于放射性衰變，其14C已經(jīng)枯竭，其燃燒釋放的CO2中不含有14C，非化石源CO2由于自然界碳循環(huán)而含有相當(dāng)數(shù)量的14C。通過化石源與非化石源CO2的14C組成差異，可以定量計算出化石源CO2占大氣總CO2的比例。已有研究表明，1 ppm不含14C的化石源CO2將對380 ppm的現(xiàn)代大氣的Δ14C產(chǎn)生2.8‰的耗損（Turnbull et al，2006）。大氣中14CO2被認(rèn)為是監(jiān)測化石源CO2排放最直接有效的示蹤劑（Levin and Hesshaimer，2000；Levin et al，2003；Turnbull et al，2006；Kuc et al，2007）。我國14CO2的觀測研究起步較晚，自1989年在青海省瓦里關(guān)建立我國第一個全球大氣本底監(jiān)測站之后，相繼在北京上甸子、浙江臨安、黑龍江龍鳳山等地開展了大氣CO2濃度變化的觀測研究，少有涉及14CO2的觀測及化石源CO2的示蹤研究（牛振川等，2013）。目前僅在北京（奚嫻婷等，2011）、廣州（丁平等，2013）和西安（Zhou et al，2014）開始了初步的相關(guān)研究，且主要限于對14CO2在城市區(qū)域及其水平空間的時空變化特征研究。城市區(qū)域和高山區(qū)域、水平空間和垂直空間的化石源CO2變化特征存在較大差異，了解高山區(qū)域化石源CO2的垂直空間變化特征，不僅有助于完善對化石源CO2時空變化規(guī)律的認(rèn)識，更為進(jìn)一步建立化石源CO2的三維空間傳輸模型提供有力的數(shù)據(jù)支持，更好地研究化石源CO2對于全球氣候變化的影響。華山作為關(guān)中平原的制高點(diǎn)，海拔超過2000 m，遠(yuǎn)離城市，是研究高山區(qū)域化石源CO2的垂直時空變化特征的有利地點(diǎn)。基于此，本文選取華山作為研究地點(diǎn)，開展大氣化石源CO2隨海拔高度變化特征的示蹤研究。

1 樣品采集與分析

1.1 采樣地點(diǎn)與時間

華山（Mt. Hua），位于陜西省華陰市境內(nèi)（圖1），向西距渭南市60 km，距西安市120 km，最高海拔2154.9 m，作為關(guān)中平原地區(qū)的制高點(diǎn)，由于山體挺拔峻峭，風(fēng)光旖旎，是享譽(yù)海內(nèi)外的旅游勝地。本研究采樣點(diǎn)分別位于華山景區(qū)內(nèi)（34°29′N，110°04′E）：玉泉院（海拔504 m）、北峰（海拔1634 m）和東峰（2079 m）。采用分層同步采樣的方法，在3個不同海拔高度采樣點(diǎn)使用5 L鋁箔氣袋，進(jìn)行4小時間隔氣泵采樣。采樣時間為：2014年12月25日11時、15時、19時、23時和2014年12月26日3時、7時，采樣時段內(nèi)天氣狀況良好，晴朗微風(fēng)。

圖1 采樣點(diǎn)位置Fig.1 Sampling location

1.2 數(shù)據(jù)分析與處理

本文大氣樣品的CO2濃度和δ13C值均使用Picarro G2131-i型碳同位素分析儀進(jìn)行測定，測量精度＜0.1‰。Δ14C值采用西安加速質(zhì)譜中心3 MV串列加速質(zhì)譜儀進(jìn)行測量，測試精度可達(dá)2‰（Zhou et al，2006，2007）。在大氣研究中通常用Δ14C來描述大氣中14C的變化情況（Stuiver and Polach，1977），其定義為：

ASN和Aabs分別代表樣品的14C/12C比值與國際絕對放射性碳標(biāo)準(zhǔn)的14C/12C比值，ASN和Aabs都經(jīng)過同位素分餾校正和放射性衰變校正。

長期的觀測研究表明：大氣CO2濃度主要由大氣背景CO2、化石源CO2和生物源CO2三部分組成，根據(jù)14C質(zhì)量守恒，可得：

CO2obs、CO2bg、CO2bio、CO2ff分別代表大氣CO2觀測濃度值、CO2背景濃度值、生物源CO2濃度值和化石源CO2濃度值。Δobs、Δbg、Δbio、Δff分別代表大氣Δ14C觀測值、Δ14C背景值、生物源Δ14C值和化石源Δ14C值。

化石源CO2的Δ14C = -1000‰，而生物源Δ14C值來源非常復(fù)雜，難以定量，通常假設(shè)Δbio=Δbg（Levin et al，2003；Kuc et al，2007；Turnbull et al，2009；Zimnoch et al，2012）。

由（2）、（3）即可推出化石源CO2濃度值：

從公式（4）中我們可以發(fā)現(xiàn)，求出CO2ff，除了需要獲得樣品CO2濃度值和Δ14C值，還必須獲得Δ14C背景值。樣品的CO2濃度值和Δ14C值可以通過實(shí)測獲得，而Δ14C背景值通常需要長期的觀測得到。由于我國現(xiàn)階段還沒有大氣14CO2的長期觀測站點(diǎn)，已有的研究多使用西歐和北美提供的大氣Δ14C背景值（奚嫻婷等，2011；丁平等，2013）。通過全球不同地區(qū)大氣14CO2觀測站點(diǎn)的數(shù)據(jù)對比分析可知，不同區(qū)域大氣Δ14C背景值存在一定的區(qū)域差異。因此，對于華山區(qū)域的Δ14C背景值，應(yīng)當(dāng)選取我國的大氣Δ14C背景值，以盡可能減小由于Δ14C背景值的偏差造成的CO2ff的高估或者低估。本研究選用Zhou et al于2012年在我國海南七仙嶺采集的Δ14C背景值（39.0 ± 2.0）‰（Zhou et al，2014），同時考慮到Δ14C背景值每年大約有5.0‰的自然衰減（Graven et al，2012），故本研究使用Δbg= （29.0 ± 2.0）‰進(jìn)行計算。

2 結(jié)果與討論

2.1 華山冬季不同海拔高度大氣CO2濃度變化特征

采樣時段內(nèi)，玉泉院大氣CO2濃度變化范圍為450.7 ～ 489.2 ppm，平均濃度為461.8 ± 14.1 ppm，最大值出現(xiàn)在19時，最小值出現(xiàn)在23時；北峰大氣CO2濃度變化范圍為410.4 ～ 417.6 ppm，平均濃度為414.6 ± 2.7 ppm，最大值出現(xiàn)在7時，最小值出現(xiàn)在11時；東峰大氣CO2濃度變化范圍為409.6 ～ 418.7 ppm，平均濃度為413.2±3.4 ppm，最大值出現(xiàn)在3時，最小值出現(xiàn)在23時（圖2）。通過將華山不同海拔高度的大氣CO2濃度值與西安市（Zhou et al，2014）及我國四個國家級大氣CO2本底站的監(jiān)測數(shù)據(jù)（劉立新等，2009）對比可以發(fā)現(xiàn)，玉泉院大氣CO2濃度接近于西安市大氣CO2濃度，而北峰和東峰大氣CO2濃度則接近于本底站的大氣CO2濃度（表1）。采樣時期的四個國家級大氣CO2本底站大氣CO2濃度數(shù)據(jù)由劉立新公布的2009年大氣CO2濃度數(shù)據(jù)以及全球大氣CO2濃度背景值的年際漲幅2.07 ppm（WMO，2014）推算得出。

圖2 華山冬季不同采樣點(diǎn)大氣CO2濃度隨時間變化Fig.2 Diurnal variations of CO2at different altitude in the winter of Mt. Hua

表1 不同觀測點(diǎn)2014年冬季大氣CO2平均濃度值Tab.1 Average atmospheric CO2concentration at different observation sites in the winter of 2014

已有的研究表明，城市區(qū)域和高山區(qū)域具有不同的大氣CO2濃度日變化特征（何新星等，2005；趙玉成等，2006；浦靜姣等，2012）。城市區(qū)域交通線路密集，人口稠密，工廠排放、機(jī)動車尾氣排放等造成了城市區(qū)域通常有較高的大氣CO2濃度值，且CO2濃度高值時段常常與城市上下班的高峰時段相吻合。高山區(qū)域植被覆蓋茂盛，人為化石燃料使用相對較少，生態(tài)系統(tǒng)的光合作用和呼吸作用往往占主導(dǎo)。近年來，由于華山旅游資源的不斷開發(fā)，華山景區(qū)的游覽人數(shù)日趨增多，玉泉院已經(jīng)體現(xiàn)出了城市區(qū)域的大氣CO2濃度特征。特別是在下班、居民做飯高峰的19時，玉泉院大氣CO2濃度達(dá)到峰值489.2 ppm，超過了西安市冬季平均CO2濃度值，反映了在下班高峰時段，由于人車流量短時間內(nèi)的急劇增加、居民做飯、旅游餐飲業(yè)消費(fèi)等的釋放導(dǎo)致大氣CO2濃度的顯著升高。玉泉院和北峰大氣CO2濃度，整體上表現(xiàn)為白天高、晚上低的城市區(qū)域大氣CO2濃度日變化特征，且由于北峰海拔遠(yuǎn)高于玉泉院，氣團(tuán)自由擴(kuò)散需要一定的時間，因此濃度高峰值相對滯后，出現(xiàn)在23時。東峰大氣CO2濃度變化趨勢則與玉泉院和北峰存在顯著差異，整體呈現(xiàn)出白天低，晚上高的特征。東峰海拔超過2000 m，作為關(guān)中平原內(nèi)的一個制高點(diǎn)，地表排放源較難影響到山頂區(qū)域，山上植被茂盛，白天植物光合作用強(qiáng)烈，晚上植物呼吸作用占主導(dǎo)，因此大氣CO2濃度呈現(xiàn)出白天略低于晚上的高山區(qū)域大氣CO2濃度日變化特征。同時，隨著海拔的升高，大氣CO2濃度的變幅減小使得單從濃度變化角度捕獲大氣CO2時空變率及原因變得困難，如何進(jìn)一步示蹤大氣CO2濃度變化的原因變得更加重要。

2.2 華山冬季不同海拔高度大氣CO2濃度與其δ13C相關(guān)關(guān)系

周凌晞等通過長期觀測數(shù)據(jù)對瓦里關(guān)大氣CO2及其δ13C本底特征與源匯間關(guān)系探討發(fā)現(xiàn)，大氣CO2濃度變化如果僅由陸地生物圈吸收和釋放引起，則CO2與其δ13C呈線性相關(guān)，而兩者間相關(guān)關(guān)系對于擬合直線的偏離則顯示了某地點(diǎn)大氣CO2及其δ13C平均變化中大氣圈—生物圈、大氣圈—海洋交換間相對貢獻(xiàn)的變化（周凌晞等，2003）。華山冬季大氣CO2濃度及其δ13C值呈現(xiàn)顯著的反相關(guān)關(guān)系（圖3），R2=0.906，小于瓦里關(guān)冬季R2冬= 0.946，大于瓦里關(guān)全年序列R2全=0.865。華山地處我國內(nèi)陸腹地，遠(yuǎn)離海洋，山上植被茂盛，華山冬季大氣CO2濃度與其δ13C值的顯著反相關(guān)關(guān)系反映了陸地生物圈光合作用和呼吸作用的時空變化對大氣圈的強(qiáng)烈影響，表明華山冬季大氣CO2濃度及其δ13C值變化主要體現(xiàn)了華山區(qū)域自然生態(tài)系統(tǒng)的時空變化和源匯特征，而來自海洋的作用相對較弱。

圖3 華山冬季大氣CO2濃度與δ13C值相關(guān)關(guān)系Fig.3 The correlation of CO2concentrations and δ13C values in the winter of Mt.Hua

2.3 華山冬季不同海拔高度化石源CO2濃度變化特征

采樣時段內(nèi)，玉泉院大氣CO2的Δ14C值的變化范圍為-88.8‰ ～ -53.3‰，平均值為(-65.2 ± 12.4)‰，最大值出現(xiàn)在11時，最小值出現(xiàn)在7時；北峰大氣CO2的Δ14C值的變化范圍為-24.8‰ ～ 2.9‰，平均值為(-8.0 ± 9.3)‰，最大值出現(xiàn)在11時，最小值出現(xiàn)在7時；東峰大氣CO2的Δ14C值的變化范圍為0.1‰ ～ 7.3‰，平均值為(2.7 ± 2.5)‰，最大值出現(xiàn)在7時，最小值出現(xiàn)在23時（圖4）。

圖4 華山冬季不同海拔高度大氣Δ14C值隨時間變化Fig.4 Diurnal variations of Δ14C at different altitude in the winter of Mt. Hua

通過公式（4）計算出華山冬季不同海拔高度大氣化石源CO2濃度。采樣時段內(nèi)，玉泉院化石源CO2濃度變化范圍為36.4 ～ 53 ppm，平均值為42.3 ± 5.7 ppm，最大值出現(xiàn)在7時，最小值出現(xiàn)在11時；北峰化石源CO2濃度變化范圍為10.4 ～ 21.8 ppm，平均值為14.9 ± 3.8 ppm，最大值出現(xiàn)在7時，最小值出現(xiàn)在11時；東峰化石源CO2濃度變化范圍為8.8 ～ 11.6 ppm，平均值為10.6 ± 1.0 ppm，最大值出現(xiàn)在23時，最小值出現(xiàn)在7時（圖5）。華山冬季化石源CO2濃度和海拔高度具有顯著的反相關(guān)關(guān)系，R2= 0.914，隨著海拔的不斷升高華山冬季化石源CO2濃度逐漸減?。▓D6）。

圖5 華山冬季不同海拔高度化石源CO2隨時間變化Fig.5 Diurnal variations of fossil-derived CO2at different altitude in the winter of Mt. Hua

圖6 華山冬季化石源CO2濃度和海拔高度相關(guān)關(guān)系Fig.6 The correlation of fossil-derived CO2concentrations and altitude in the winter of Mt. Hua

相比于華山冬季不同海拔高度大氣CO2濃度值，冬季化石源CO2濃度值即使在較高的海拔仍有敏銳的響應(yīng)。玉泉院和北峰化石源CO2濃度呈現(xiàn)出較一致的變化特征，在傍晚19時呈現(xiàn)出次高值，而在凌晨7時呈現(xiàn)出最高值。這是由于在傍晚，人車流量顯著上升，居民做飯以及旅游餐飲業(yè)消費(fèi)等的釋放，大氣CO2總體濃度呈現(xiàn)出最高值，但由于大氣CO2來源多樣，非化石源CO2占有相當(dāng)大的比例，化石源CO2呈現(xiàn)出次高值。在深夜，人類活動減弱，冬季夜晚取暖，燃煤釋放的CO2成為最主要的源。經(jīng)過一夜的累積，化石源CO2濃度在凌晨7時達(dá)到最高值。同時，隨著海拔高度不斷增加，氣體擴(kuò)散需要一定時間，北峰化石源CO2濃度變化相對于玉泉院存在一定的時間滯后性。

2.4 后向軌跡分析模擬

通過采用美國國家海洋和大氣管理局大氣資源實(shí)驗(yàn)室（NOAA Air Resources Laboratory）大氣邊界層模擬分析表明：在采樣時段內(nèi)，華山大氣邊界層均在海拔1000 m左右。北峰海拔已經(jīng)達(dá)到1634 m，遠(yuǎn)高于邊界層變化范圍，但北峰依然呈現(xiàn)出和玉泉院一致的化石源CO2濃度變化趨勢，而海拔達(dá)到2079 m的東峰卻呈現(xiàn)不同的變化趨勢，這表明：在采樣時段內(nèi)，華山不同海拔高度大氣化石源CO2濃度變化可能受到更為復(fù)雜的化石源CO2傳輸源影響。為了檢驗(yàn)在采樣時段內(nèi)華山不同海拔高度大氣氣團(tuán)的可能來源，采用美國國家海洋和大氣管理局大氣資源實(shí)驗(yàn)室的Hysplit模式，對采樣時段進(jìn)行48小時后向軌跡分析。采用三層模型模擬，高度分別設(shè)置為500 m，1600 m和2100 m，氣象數(shù)據(jù)采用GDAS 數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)資料。48小時后向軌跡分析結(jié)果表明：影響華山500 m和1600 m高度的氣團(tuán)具有同源性，主要來自華山的東南部地區(qū)；而在2100 m的山頂，氣團(tuán)主要來源為華山的西部地區(qū)（圖7）。因此，在采樣時段內(nèi)，玉泉院和北峰受到同源路徑氣團(tuán)的影響，其化石源CO2濃度呈現(xiàn)出一致的變化趨勢，而東峰由于受到異源路徑氣團(tuán)的影響，其化石源CO2呈現(xiàn)出不同的變化趨勢。同時，玉泉院和北峰更多的是受到來自近源氣團(tuán)的影響，而海拔更高的東峰則在近源影響的同時更多的受到遠(yuǎn)源氣團(tuán)傳輸?shù)挠绊憽?/p>

3 結(jié)論

（1）華山冬季不同海拔高度大氣CO2濃度隨海拔升高而逐漸減小，隨著海拔高度的變化，大氣CO2的源匯特征也在發(fā)生變化。不同海拔高度大氣CO2濃度與其δ13C值的顯著反相關(guān)關(guān)系表明：華山冬季大氣CO2主要受華山區(qū)域自然生態(tài)系統(tǒng)的時空變化和源匯特征影響，而來自海洋的作用相對較弱。

圖7 華山48小時后向軌跡模擬分析Fig.7 48 hours backward trajectories simulation analysis of Mt. Hua

（2）14C作為示蹤化石源CO2最有效的示蹤劑，通過測量華山冬季不同海拔高度的大氣Δ14C值可以計算出華山冬季不同海拔高度大氣化石源CO2濃度值。隨著海拔的不斷升高，華山冬季大氣化石源CO2濃度逐漸減小，化石源CO2濃度和海拔高度具有顯著的反相關(guān)關(guān)系。相比于大氣CO2總濃度，化石源CO2濃度的變化特征即使在高海拔區(qū)域也能有敏感的響應(yīng)，華山周邊冬季取暖，燃煤釋放CO2成為夜晚化石源CO2濃度升高的主要原因。

（3）對于高海拔區(qū)域，氣象條件和氣團(tuán)傳輸來源都會對大氣化石源CO2濃度變化特征產(chǎn)生重要影響，利用大氣邊界層模擬和后向軌跡模擬分析結(jié)果表明：在分析評價高海拔區(qū)域大氣化石源CO2濃度變化特征時，近源排放與遠(yuǎn)源傳輸?shù)挠绊懚疾蝗莺鲆暋?/p>

致謝：感謝范煜坤、杜花、王鵬等在實(shí)驗(yàn)和采樣過程中給予的幫助。

丁 平, 沈承德, 易惟熙,等. 2013. 大氣14CO2觀測：2010 — 2011年廣州城市大氣中化石源CO2濃度變化特征[J]. 地球化學(xué), 42(4): 297 - 306. [Ding P, Shen C D, Yi W X, et al. 2013. Fossil fuel-derived CO2contribution to the urban atmosphere in Guangzhou, South China by14CO2observation, 2010—2011 [J]. Geochimica, 42(4): 297 - 306.]

何新星, 王躍思, 劉廣仁,等. 2005. 北京大氣 CH4, CO2, TOC 日變化規(guī)律及垂直分布的自動連續(xù)觀測[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 21(3): 62 - 66. [He X X, Wang Y S, Liu G R, et al. 2005. Auto-measurement of the diurnal variation and uprightness distributing of atmospheric CH4, CO2, TOC in Beijing [J]. Environmental Monitoring in China, Environmental Monitoring in China, 21(3): 62 - 66.]

劉立新, 周凌晞, 張曉春, 等. 2009. 我國4個國家級本底站大氣CO2濃度變化特征[J].中國科學(xué)D輯：地球科學(xué)，39: 222 - 228. [Liu L X, Zhou L X, Zhang X C, et al. 2009. The characteristics of atmospheric CO2concentration variation of four national background stations in China [J]. Science in China Series D: Earth Sciences, 39: 222 - 228.]

牛振川,周衛(wèi)健,吳書剛,等. 2014. 大氣14CO2的時空分異特征及其在化石源CO2示蹤中的應(yīng)用[J].地球環(huán)境學(xué)報, 5(1): 1 - 9. [Niu Z C, Zhou W J, Wu S G, et al. 2014. Spatial-temporal characteristics of atmospheric14CO2and its applications on the tracing of fossil fuel CO2[J]. Journal of Earth Environment, 5(1): 1 - 9.]

浦靜姣, 徐宏輝, 顧駿強(qiáng),等. 2012. 長江三角洲背景地區(qū)CO2濃度變化特征研究[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 32(6):973 - 979. [Pu J J, Xu H H, Gu J Q, et al. 2012. Study on the concentration variation of CO2in the background area of Yangtze River Delta [J]. China Environmental Science, 32(6): 973 - 979.]

奚嫻婷, 丁杏芳, 付東坡,等. 2011. 用一年生植物研究大氣Δ14C分布與化石源CO2排放[J]. 科學(xué)通報, 56(13): 1026 - 1031. [Xi X T, Ding X F, Fu D P, et al. 2011. Regional14C patterns and fossil fuel derived CO2distribution study in the Beijing area using annual plants [J]. Chinese Science Bulletin, 56(13): 1026 - 1031.]

趙玉成, 溫玉璞, 周曉春, 等. 2006. 青海瓦里關(guān)大氣CO2本底濃度的變化特征[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 26(1): 1 - 5. [Zhao Y C, Wen Y P, Zhou X C, et al. 2006. Change characteristics of atmospheric CO2background concentration in Waliguan Qinghai [J]. China Environmental Science, 26(1): 1 - 5.]

周凌晞, 李金龍, 溫玉璞,等. 2003. 瓦里關(guān)山大氣CO2及其δ13C本底變化[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, (3): 295 - 300. [Zhou L X, Li J L, Wen Y P, et al. 2003. Background variations of atmospheric carbon dioxide and its stable carbon isotopes at Mt. Waliguan [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, (3): 295 - 300.]

Godwin H. 1962. Half-life of Radiocarbon [J]. Nature, 195(4845): 984.

Graven H D, Guilderson T P, Keeling R F. 2012. Observations of radiocarbon in CO2at seven global sampling sites in the Scripps flask network: Analysis of spatial gradients and seasonal cycles [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 117(D2): 262 - 269.

IPCC. 2007. Climate change 2007: The Physical Science Basis: Contribution of Working Group Ⅰ to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [M]. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Kuc T, Rozanski K, Zimnoch M, et al. 2007. Two decades of regular observations of14CO2and13CO2content in atmospheric carbon dioxide in central Europe: Long-term changes of regional anthropogenic fossil CO2emissions [J]. Radiocarbon, 49(2): 807 - 816.

Levin I, Hesshaimer V. 2000. Radiocarbon— a unique tracer of global carbon cycle dynamics [J]. Radiocarbon, 42(1): 69 - 80.

Levin I, Kromer B, Schmidt M, et al. 2003. A novel approach for independent budgeting of fossil fuel CO2over Europe by14CO2observations [J]. Geophysical Research Letters, 30(23), doi: 10.1029/2003GL018477.

Stuiver M, Polach H A. 1997. Discussion; reporting of14C data [J]. Radiocarbon, 19(3): 355 - 363.

Turnbull J C, Miller J B, Lehman S J, et al. 2006. Comparison of14CO2, CO, and SF6as tracers for recently added fossil fuel CO2in the atmosphere and implications for biological CO2exchange [J]. Geophysical Research Letters, 33(1), L01817, doi: 10.1029/2005GL024213.

Turnbull J, Rayner P, Miller J, et al. 2009. On the use of14CO2as a tracer for fossil fuel CO2: Quantifying uncertainties using an atmospheric transport model [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984— 2012), 114(D22), doi: 10.1029/2009JD012308.

WMO. 2014. The State of Greenhouse Gases in the Atmosphere Based on Global Observations through 2013 [J]. World Meteorological Organization Greenhouse Gas Bulletin, (9): 1 - 8.

Zhou W, Lu X, Wu Z, et al. 2007. New results on Xi’an-AMS and sample preparation systems at Xi’an-AMS center [J]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section B: Beam Interactions with Materials and Atoms, 262(1): 135 - 142.

Zhou W, Wu S, Huo W, et al. 2014. Tracing fossil fuel CO2using Δ14C in Xi’an City, China [J]. Atmospheric Environment, 94: 538 - 545.

Zhou W, Zhao X, Xuefeng L, et al. 2006. The 3 MV multielement AMS in Xi’an, China: Unique features and preliminary tests [J]. Radiocarbon, 48(2): 285 - 293.

Zimnoch M, Jelen D, Galkowski M, et al. 2012. Partitioning of atmospheric carbon dioxide over Central Europe: insights from combined measurements of CO2mixing ratios and their carbon isotope composition [J]. Isotopes in Environmental and Health Studies, 48(3): 421 - 433.

The use of radiocarbon tracing the characteristic variations of fossil-derived CO2with altitude in the winter of Mt. Hua

XIE Shao-wen1,2, ZHOU Wei-jian1,3,4, XIONG Xiao-hu1,3, ZHOU-jie1,2, NIU Zhen-chuan1,3, LU Xue-feng1,3, CHENG Peng1,3, WU Shu-gang1,3
(1. State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology, Institute of Earth Environment, Chinese Academy of Sciences, Xi’an 710061, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. Xi’an Accelerator Mass Spectrometry Center, Xi’an 710061, China; 4. Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)

Radiocarbon (14C) is the most effective tracer of fossil-derived CO2. In order to better understand the spatial and temporal variations of fossil-derived CO2with altitude, three locations in Mt. Hua area of different altitudes were chosen, Yuquan Temple (504 m), North Peak (1634 m), East Peak (2079 m), for the sampling of atmospheric CO2in the winter of 2014. Through radiocarbon measurement, we found that atmosphericCO2concentrations decreased with increasing altitudes. The average concentrations of atmospheric CO2at three locations were 461.8 ± 14.1 ppm (ppm represents μL·L-1), 414.6 ± 2.7 ppm and 413.2 ± 3.4 ppm respectively. All of them were higher than four background sites’ atmospheric CO2concentrations in China. The negative correlation between CO2concentration and δ13C value was also observed (R2= 0.906), suggesting that atmospheric CO2in Mt. Hua area were mainly affected by regional ecosystem characteristics and sourcesink effects, while the impact of ocean was minor. The average concentrations of fossil-derived CO2at three different altitudes were 42.3 ± 5.7 ppm, 14.9 ± 3.8 ppm, 10.6 ± 1.0 ppm, indicating that atmospheric CO2at different altitudes are subject to the impact of fossil fuel to varying degrees. There was a strong negative correlation between fossil-derived CO2and altitude (R2= 0.914). Using the Hysplit mode and backward trajectories simulation analysis showed that, during the sampling period, Yuquan Temple and North Peak were affected by the homologous path air mass whose fossil-derived CO2exhibited a consistent trend, and East Peak was affected by heterologous path air mass, the fossil-derived CO2of which showed a different trend. Therefore, tracing the fossil-derived CO2in the areas of high altitude, we should take into account not only the impact of near-source emissions, but also transmission from the distant sources.

Mt. Hua; radiocarbon (14C); fossil-derived CO2; altitude

X831

A

1674-9901(2015)06-0419-08

10.7515/JEE201506005

2015-08-12

國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（2013CB955904）；黃土與第四紀(jì)地質(zhì)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主部署重點(diǎn)課題（LQ0705）

周衛(wèi)健，E-mail: weijian@loess.llqg.ac.cn