典型工业城市兰州市大气氧气的高精度观测研究

doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2023.035

地球科学进展 ›› 2023, Vol. 38 ›› Issue (7): 715 -728. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2023.035

王莉 ¹(

), 刘晓岳 ², 黄建平 ¹ ^, ²(

)

^1.兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心，甘肃兰州 730000
^2.兰州大学半干旱气候变化教育部重点实验室，兰州大学大气科学学院，甘肃兰州 730000

收稿日期:2023-03-01 修回日期:2023-05-31 出版日期:2023-07-10
通讯作者: 黄建平 E-mail:w_l@lzu.edu.cn;hjp@lzu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目“干旱半干旱地区气候变化及其水循环效应”(41991231);甘肃省青年科技基金项目“兰州地区大气颗粒物及臭氧的时空分布特征及其重污染时段成因与模拟分析”(21JR7RA528)

High-precision Observation of Atmospheric Oxygen in a Typical Industrial City of Lanzhou

Li WANG ¹( ), Xiaoyue LIU ², Jianping HUANG ¹ ^, ²( )

^1.Collaborative Innovation Center for Western Ecological Safety, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
^2.Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric and Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

Received:2023-03-01 Revised:2023-05-31 Online:2023-07-10 Published:2023-07-19
Contact: Jianping HUANG E-mail:w_l@lzu.edu.cn;hjp@lzu.edu.cn
About author:WANG Li (1989-), female, Baiyin City, Gansu Province, Laboratory technician. Research area includes atmospheric oxygen observation. E-mail: w_l@lzu.edu.cn
Supported by:
the National Natural Science Foundation of China “Climate change in arid and semi-arid regions and its effects on hydrologic cycle”(41991231);Youth Science and Technology Fund Project of Gansu Province of China “Temporal and spatial distribution characteristics of atmospheric particulates and ozone in Lanzhou and the causes and simulation analysis of heavy pollution period”(21JR7RA528)

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人类活动对城市区域的空气含氧量产生了显著的影响，这种改变已经对区域范围内的大气氧平衡构成了威胁。但是城市大气O₂的相关研究仍然薄弱，无法对城市O₂变化机制做出系统评估。因此，在城市区域进行大气O₂的长期观测具有重要意义。详细介绍了兰州市在线大气氧观测平台的基本情况，该平台是国内首个大气O₂原位高精度连续观测平台。平台采用气相色谱仪—热导检测器（GC-TCD）来测量大气中O₂含量，并构建了一种基于XGBoost模型的数据订正方法。通过使用这种方法，成功地减小了大气O₂观测数据的系统误差，使得订正后的测量结果的误差明显减小至-0.68 μmol/mol。观测结果表明，大气中O₂呈现明显的季节性和日变化特征，且大气O₂与城市人类活动指标（NO _x ）之间存在良好的对应关系。该平台能够在高背景下检测到大气O₂的微变化，为城市大气O₂相关研究提供关键的数据支持。由于碳氧循环紧密相关，大气O₂的长期观测可为有效制定因地制宜的“双碳”现实路径提供科学依据。

关键词: 大气氧观测, 兰州市, 气相色谱仪, XGBoost模型订正, 变化特征

Human activities have changed the air oxygen content in urban areas and threatened the regional atmospheric oxygen balance. However, studies on urban atmospheric oxygen (O₂) remain limited, and a systematic assessment of the mechanisms that drive urban O₂ variability is not yet possible. Therefore, the long-term observation of atmospheric O₂ in urban areas is of utmost importance. This study provides an in-depth overview of the Lanzhou online atmospheric oxygen observation platform, which is the first in situ, high-precision, continuous atmospheric O₂ observation platform in China. The platform uses a gas chromatography-thermal conductivity detector (GC-TCD) method to measure the atmospheric O₂ content and establishes an XGBoost-based correction model for atmospheric O₂ observation data. After correction, the observation system error of atmospheric O₂ has significantly reduced to -0.68 μmol/mol. The observation results showed that atmospheric O₂ has clear seasonal and daily variation characteristics and good correspondence with urban human activity indicators (NOx). Based on the capabilities of the atmospheric oxygen observation platform demonstrated in this study, the platform can detect microvariations in atmospheric O₂ against a high background, providing crucial data to support research into urban atmospheric O₂ levels. Due to the close relationship between carbon and oxygen cycles, the long-term observation of atmospheric O₂ can be a scientific basis for establishing regionally appropriate “double carbon” practical paths.

Key words: Atmospheric oxygen observation, Lanzhou City, Gas chromatography, XGBoost-based correction model, Variation characteristics

中图分类号:

P412

图1 基于大气氧气观测平台的城市大气氧气变化的研究框架

Fig. 1 Research framework of urban atmospheric oxygen change based on atmospheric oxygen observation platform

图2 大气氧气观测站点图

Fig. 2 Map of atmospheric oxygen observation sites

图3 安捷伦7890B气相色谱仪用于大气O₂/N₂ 值测量系统的原理图

Fig. 3 Schematic diagram of the Agilent 7890B gas chromatograph for atmospheric O₂/N₂ measurement system

图4 空气样本色谱图

Fig. 4 Air sample chromatogram

图5 2021年12月1~9日氧气浓度观测平台观测数据
（a）Picarro与GC观测数据的对比；（b）气压与气温；（c）相对湿度与能见度；（d）风速与风向；12月4日14时至12月6日14时和12月9日0时至11时的GC数据因故缺测；**表示在0.01级别相关性显著

Fig. 5 Oxygen concentration observation platform observation data from December 1 to December 9， 2021
（a） Comparison of Picarro and GC observation data；（b） Pressure and temperature；（c） Relative humidity and visibility；（d） Wind speed and wind direction. 14：00 on December 4 to 14：00 on December 6， and GC data from 00：00 to 11：00 on December 9 were not measured due to reasons；** indicating a significant correlation at the 0.01 level

图6 基于XGBoost模型建立的数据订正模型（a）和数据插补模型（b）的特征重要性

Fig. 6 Feature importance of data correction model （a） and data interpolation model （b） built based on XGBoost model

图7 基于XGBoost模型建立的数据订正模型和数据插补模型在测试集上的效果评估

Fig. 7 Evaluation of the effect of the data revision model and interpolation model based on XGBoost model on the test set

图8 兰州市氧气浓度的变化特征
（a）2020年7月1日至2021年12月31日O ₂浓度变化；（b）2020年7月1日至2021年12月31日NO _x 浓度变化；（c）O ₂浓度的平均日循环特征；（d）NO _x 浓度的平均日循环特征；（a）和（b）中黑线表示拟合后的季节变化信号，红点表示一年中最高值、最低值出现的时间和浓度；（c）和（d）中阴影表示95%置信区间

Fig. 8 Characteristics of the variation of oxygen concentration in Lanzhou City
（a） Variation of oxygen concentration from July 1， 2020 to December 31， 2021；（b） Variation of NO _x concentration from July 1， 2020 to December 31， 2021；（c） Average daily cycle characteristics of oxygen concentration；（d） Average daily cycle characteristics of NO _x concentration. Black lines in （a） and （b） indicate the seasonal variation signals after fitting， red dots indicate the time and concentration of the highest and lowest values occurring in a year. The shading in （c） and （d） indicates the 95% confidence interval

图9 兰州市氧气浓度与主要气象参数的部分依赖图
（a）气温；（b）气压；（c）能见度；（d）相对湿度；（e）气温与气压二维部分依赖图；（f）气温与相对湿度二维部分依赖图；气象数据均减去一天中的最低值以反映其相对变化对氧气浓度造成的影响

Fig. 9 The partial dependence plot between oxygen concentration and meteorological parameters in Lanzhou City
（a） Temperature；（b） Air pressure；（c） Visibility；（d） Relative humidity；（e） Two-variable partial dependence plot of temperature and air pressure；（f） Two-variable partial dependence plot of temperature and relative humidity. The lowest value of the day is subtracted from the meteorological data to reflect the influence of its relative change on the oxygen concentration

图10 叶面积指数与兰州市氧气浓度的关系
（a）2020年7月至2021年12月7天平均O ₂浓度与叶面积指数；（b）O ₂浓度随叶面积指数的变化

Fig. 10 The relationship between LAI and O₂ in Lanzhou
（a） 7-day averaged O ₂ concentration （blue） and LAI （green） from July 2020 to December 2021；（b） Changes of O ₂ concentration with LAI

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