本發明涉及溫室氣體排放監測與量化，具體涉及一種空地協同的溫室氣體通量監測與源解析方法。
背景技術：
1、溫室氣體排放的精準監測與量化是應對氣候變化、實施減排策略的重要技術基礎。以規模化養殖場、垃圾填埋場、污水處理廠及化工園區為代表的園區尺度復合排放系統，因其排放源類型多樣、空間分布離散、排放強度動態變化，已成為溫室氣體排放監測的重點與難點領域。
2、以奶牛養殖場為例，牛只腸道發酵和糞便堆積發酵是其甲烷排放的兩個關鍵過程，可占人為甲烷排放總量的顯著比例。因此，對奶牛場等園區尺度排放源進行準確、全面的甲烷通量監測與評估，對于精確核算人為溫室氣體排放清單、制定科學的畜牧業減排策略具有至關重要的意義。
3、目前，針對此類園區尺度排放源的溫室氣體監測主要依賴以下技術手段：
4、1、傳統清單估算方法主要采用排放因子法與統計模型進行溫室氣體排放量估算，即根據活動水平數據（如存欄量、糞便處理量）乘以相應排放因子得出總量。然而，該方法高度依賴經驗參數，難以反映具體園區因管理方式差異、糞便處理工藝變化、氣象條件波動等因素導致的排放時空異質性，缺乏直接基于大氣觀測的實證數據支撐，估算結果不確定性較大。
5、2、依賴地面原位觀測技術，部分方案采用地面觀測站點結合大氣擴散模型反演排放通量，或通過呼吸室法、頭戴呼吸罩法、通風率法等裝置直接測量單體排放源強度。地面觀測站點通常布設在園區近地面區域，但受限于安裝高度與觀測位置，其捕獲的濃度與擴散信息難以完整表征排放羽流在冠層高度范圍內的垂直結構特征，導致模型反演的園區總通量存在系統性偏差。而呼吸室法等微觀測量手段僅能獲取單只牲畜或單個畜舍的排放數據，無法有效覆蓋糞便發酵池、氧化塘等面源排放，更難以實現園區尺度的整體通量評估與多源貢獻拆分。
6、3、無人機遙感觀測技術，近年來，無人機搭載高精度溫室氣體分析儀的觀測方案因其高空間分辨率與靈活性受到關注。該技術通過在排放源下風向垂直截面內飛行，獲取二維濃度與風場分布數據，進而采用質量平衡法估算總排放通量。然而，現有無人機觀測方案在復雜源監測中仍存在以下局限：（1）背景濃度選取缺乏規范標準，易受局地環境干擾；（2）單次飛行難以完整捕捉煙羽的三維結構，需依賴預實驗反復調整觀測方案；（3）在園區存在多個分散排放子源的情況下，僅憑瞬時截面觀測數據難以精確反演各子源的動態貢獻占比，其結果更偏向于截面的總通量集成，無法實現精細化的源解析。
7、綜上所述，現有技術體系難以同時滿足園區尺度溫室氣體監測對時間連續性、空間代表性與源貢獻可解析性的三重要求，缺乏一種空地協同、觀測-模型耦合、能長期穩定運行的系統化技術方案，導致養殖園區等復合排放系統的精準碳核算與靶向減排管理仍面臨技術瓶頸。
技術實現思路
1、本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中存在的技術問題之一。
2、本發明的目的在于提供一種空地協同的溫室氣體通量監測與源解析方法，通過構建“地-空”協同的立體監測體系，引入無人機冠層尺度總通量，用于校正基于地面觀測與后向拉格朗日隨機擴散模型反演的子源排放結果，從而克服近地面模型在垂直代表性上的局限。進一步通過建立子源貢獻占比的動態更新機制，實現園區排放通量的長期、精準、可持續監測與來源解析。
3、為了達到上述的目的，本發明提供一種空地協同的溫室氣體通量監測與源解析方法，包括如下步驟：
4、s1、在目標區域主導風向的上風向和下風向分別布設地面觀測系統，對溫室氣體濃度及氣象參數進行長期連續同步觀測，獲取不同風向條件下的時間序列觀測數據；
5、s2、基于所述時間序列觀測數據，結合后向拉格朗日隨機擴散模型，反演估算各子源排放通量，并將各子排放源通量加和得到基于地面觀測的目標區域的總排放估計值，并獲取對應子源貢獻結構；
6、s3、在典型氣象條件下，利用無人機在目標區域的下風向位置且垂直于主導風向的截面內執行垂直剖面飛行，并獲取觀測數據，該觀測數據包括覆蓋目標區域冠層高度范圍的溫室氣體濃度分布數據與風場空間分布數據；
7、s4、基于無人機的觀測數據，構建目標區域冠層高度范圍內的空間連續濃度場和風場，并采用質量平衡法計算得到對應觀測時段目標區域的冠層尺度總排放通量；
8、s5、以步驟s4獲得的冠層尺度總排放通量及觀測數據的溫室氣體濃度分布數據作為約束條件，對步驟s2獲得的基于地面觀測的目標區域的總排放估計值進行矯正，并進一步量化各子源貢獻占比；
9、s6、基于校準后的各子源貢獻占比，結合地面觀測系統的時間序列觀測數據，推算目標區域長期排放通量；并通過周期性的無人機觀測對子源貢獻基準進行更新，實現排放通量的動態精準監測。
10、本發明進一步優選地技術方案為，步驟s1中地面觀測系統被布設為：
11、根據目標區域的主導風向，在目標區域外圍的上風向區域和下風向區域分別設置至少一個地面觀測站點；每個所述地面觀測站點配置有溫室氣體分析儀、三維超聲風速儀以及溫濕度傳感器，分別用于同步且連續地采集溫室氣體濃度數據、三維風場數據及基本氣象參數數據。
12、作為優選，步驟s2中基于所述時間序列觀測數據，結合后向拉格朗日隨機擴散模型，反演估算各子源排放通量，并將各子排放源通量加和得到基于地面觀測的目標區域的總排放估計值；具體為：
13、將地面觀測系統采集的溫室氣體濃度數據與三維超聲風速儀采集的三維風場數據，按預設時間窗口進行平均化處理；選取其中位于目標區域上風向的觀測點數據，將該時間窗口內的最低溫室氣體濃度值，確定為當前時間窗口的背景濃度值；
14、基于三維超聲風速原始10hz數據計算摩擦速度、奧布霍夫長度、地表粗糙度及平均風向的關鍵湍流參數，公式如下：
15、；
16、；
17、；
18、其中，為平均風向的水平風速瞬時擾動分量、為垂直風速的瞬時擾動分量；所述擾動分量通過將瞬時風速減去對應時間窗口內的平均風速得到，為卡門常數，為重力加速度，為溫度，為感熱通量，為空氣密度，為定壓比熱容，為三維超聲風速儀安裝高度，為水平風速，為穩定度訂正函數；
19、剔除不滿足相似理論假設或邊界條件異常的數據，針對篩選出的每個有效觀測時間窗口，利用后向拉格朗日隨機擴散模型，結合該時間窗口的觀測濃度、背景濃度、計算出的關鍵湍流參數以及預先定義的各排放子源的空間地理范圍，反演出每個子源在該時間窗口的排放率，表示為：
20、；
21、式中，為模擬的濃度與源強之比，由源形狀、大氣運動狀態以及濃度觀測位置決定，在模擬過程中，所述摩擦速度、奧布霍夫長度、地表粗糙度及平均風向作為模型輸入參數，用于表征當前時間窗口內的大氣湍流強度、穩定度條件及風場結構，從而確定拉格朗日粒子的隨機運動軌跡和擴散特性；計算式為：
22、；
23、其中，為模型所釋放的拉格朗日粒子在其回溯至排放源區域時的垂直速度分量，為釋放的拉格朗日粒子的數量，默認設置為50000；
24、綜合多個不同主導風向條件下的有效觀測時間窗口的數據，對于每個排放子源，計算其在所有相關有效時間窗口內反演得到的排放率的平均值，作為該子源的典型排放率估計值；然后將目標區域內所有n個子源的典型排放率估計值求和，即得到目標區域的整體溫室氣體總排放率估計值，計算式為：
25、。
26、作為優選，步驟s3中無人機搭載有溫室氣體分析儀與三維超聲風速儀，并被配置為：
27、在風速適中且風向穩定的氣象條件下執行觀測任務，并要求該時刻的風向使所有潛在排放源的下風方向均在同一平面；其飛行路徑被設置為在目標區域的下風向位置且垂直于主導風向的垂直剖面內進行“之”字形機動飛行，其中垂直飛行高度區間覆蓋從地表障礙物上方至120米，水平飛行范圍覆蓋所有潛在排放源的下風向區域；飛行觀測過程中斷后，更換電池并在中斷點繼續工作，以獲取一個完整剖面的連續加密觀測數據。
28、作為優選，步驟s4中基于無人機的觀測數據，構建目標區域冠層高度范圍內的空間連續濃度場和風場，并采用質量平衡法計算得到對應觀測時段目標區域的冠層尺度總排放通量；具體為：
29、選取捕捉到完整羽流結構的無人機的觀測數據進行通量估算，將無人機在垂直于主導風向的觀測截面上采集的離散溫室氣體濃度數據與三維風速數據，采用普通克里金插值重構為連續的二維網格化濃度場與風場；所述觀測截面的水平邊界覆蓋所有潛在排放源的下風向范圍，垂直邊界為從地表障礙物上方至預設的最大飛行高度；
30、基于生成的二維網格化濃度場與風場，利用質量平衡公式對觀測截面進行積分，表示為：
31、；
32、其中，為通過觀測截面的凈溫室氣體通量，單位為摩爾每秒（mol·s?1）；為網格點處的溫室氣體干摩爾分數，單位為微摩爾每摩爾（μmol·mol?1）；為背景濃度，采用無人機飛行時間段內，地面上風向觀測濃度均值；為網格點處垂直于觀測截面方向的風速分量，單位為米每秒（m·s?1）；為網格點處的空氣摩爾密度，單位為摩爾每立方米（mol·m?3），通過附近氣象站的氣壓數據以及地面站觀測溫度數據計算得到，計算式為：
33、；
34、其中，?為氣壓（pa），根據附近氣象站數據獲得；為理想氣體常數，值為8.314（j·k?1）；為氣溫，來自于地面站溫度數據；
35、將計算得到的通過觀測截面的凈溫室氣體通量乘以目標溫室氣體的摩爾質量，即獲得以質量為單位（如克每秒，g·s?1）的目標區域的冠層尺度總排放通量，表示為：
36、。
37、作為優選，步驟s5中以步驟s4獲得的冠層尺度總排放通量及觀測數據的溫室氣體濃度分布數據作為約束條件，對步驟s2獲得的基于地面觀測的目標區域的總排放估計值進行矯正，并進一步量化各子源貢獻占比；具體為：
38、首先對地面反演模型得到的子源貢獻結構進行反向濃度場模擬；
39、當模擬結果與無人機觀測數據的溫室氣體濃度分布數據在排放高度、擴散形態或風場條件上不一致時，判定該子源貢獻結構不滿足協同約束條件，對各子源貢獻占比進行修正；當二者一致時，則認為該子源貢獻結構合理；
40、在需要對子源貢獻占比進行修正時，將基于無人機的觀測數據得到的對應觀測時段目標區域的冠層尺度總排放通量，與基于時間序列觀測數據得到的目標區域的總排放估計值進行比較，計算出校正因子，表示為：
41、；
42、隨后，將反演獲得的每個子源在該時間窗口的排放率乘以該校正因子，得到校正后的子源排放率，表示為：
43、；
44、然后基于校正后的各子源排放率，計算其在總通量中的貢獻占比。
45、作為優選，在對子源貢獻占比進行修正時，還需要結合地面的時間序列觀測數據，對無人機的觀測數據的背景合理性和觀測時段代表性進行判斷；具體為：
46、通過時間序列觀測數據判斷無人機觀測的非羽流區域濃度是否在合理背景范圍內；當無人機觀測結果的背景濃度異常偏高，判斷可能存在其它干擾源時，該次無人機觀測僅作為參考信息，不用于矯正地面觀測結果，以確保長期排放通量估計的準確性與可靠性。
47、有益效果：本發明通過無人機觀測獲取園區冠層高度范圍內的空間連續排放截面信息，彌補了地面觀測站受安裝高度和觀測位置限制、難以直接表征冠層尺度排放通量的不足；本發明通過地面觀測系統在不同風向條件下的長期連續觀測，克服了無人機觀測僅能獲取瞬時截面信息、難以反映排放時間變化特征的問題；
48、本發明將無人機獲得的園區冠層尺度總排放通量作為矯正因子引入地面后向拉格朗日隨機擴散模型的反演過程中，構建了一種同時滿足空間一致性和時間連續性的園區尺度溫室氣體通量估算與來源貢獻量化方法；
49、本發明的方法無需額外增加復雜觀測設備，即可實現園區尺度溫室氣體排放通量的長期精準監測及其子源貢獻的穩定拆分，建立基于貢獻占比的長期推算與周期性更新機制，使觀測系統能夠適應排放源本身的變化，為園區的精準碳管理和減排評估提供了穩定、可信的數據基礎，具有良好的工程實用性與推廣價值。