Unraveling urban greenhouse gas variability in Hefei: Integrating anthropogenic, biogenic, and transport controls on carbon dioxide and methane

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper offers a comprehensive framework integrating satellite and ground-based data with trajectory and inventory analyses, useful for urban GHG attribution studies.

🏢実務担当者:Could inform local environmental agencies on monitoring and identifying key emission sectors for targeted reduction strategies.

🏛政策担当者:Provides evidence for targeting industrial and power sector emissions in urban climate action plans.

急速に工業化が進む都市域は、世界の温室効果ガス（GHG）排出の重要なホットスポットであるが、その具体的な時空間動態と駆動メカニズムは依然として複雑である。本研究は、合肥における大気カラム平均乾燥空気モル分率の二酸化炭素（XCO2）およびメタン（XCH4）の長期的変動、共排出特性、および発生源・吸収源の帰属を解明することを目的とする。これを達成するため、長期的な衛星観測データ（2009年～2020年）、高分解能の地上観測、大気後方流跡線モデリング、および人為的排出インベントリを統合した包括的な発生源・吸収源・輸送フレームワークを採用した。衛星観測により、合肥におけるXCO2増加率（2.41 ± 0.07 ppm/年）は世界平均を上回り、秋季に明確な季節的最大値（2.7 ± 0.2 ppm/年）を示すことが明らかになった。一方、XCH4は、地域の排出異常に高感度な顕著な年々変動を示した。地上観測では、春季に明確な総観規模の日内共変動が捉えられ（R2 = 0.965；ΔXCH4/ΔXCO2 ≈ 0.007）、化石燃料の支配的な共排出を示している。季節的には、春季、秋季、冬季における強いXCO2-XCH4相関（R2 > 0.86）が、人為的燃焼の持続的な影響を確認した。しかし、この相関は夏季には生物活動のデカップリング効果と海洋性気団による希釈により有意に弱まった（R2 = 0.66）。後方流跡線および排出インベントリ分析に裏付けられ、産業、建設、および発電部門が主要な駆動要因として特定され、地域のGHG排出増分の75%以上に寄与している。最終的に、本研究は、局所的な大気GHG変動における産業および電力燃焼の重要な役割を強調し、超地域的な発展途上ハブにおける的を絞った排出削減に必要な定量的洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Rapidly industrializing urban regions are critical hotspots for global greenhouse gas (GHG) emissions, yet their specific spatiotemporal dynamics and driving mechanisms remain complex. This study aims to elucidate the long-term variability, co-emission characteristics, and source–sink attributions of atmospheric column-averaged dry-air mole fraction of carbon dioxide (XCO2) and methane (XCH4) in Hefei. To achieve this, a comprehensive source–sink–transport framework was employed, integrating long-term satellite retrievals (2009–2020), high-resolution ground-based measurements, atmospheric backward trajectory modeling, and anthropogenic emission inventories. Satellite observations reveal that the XCO2 growth rate in Hefei (2.41 ± 0.07 ppm/year) exceeded the global average, exhibiting a distinct seasonal maximum in autumn (2.7 ± 0.2 ppm/year). Meanwhile, XCH4 showed substantial interannual variability that was highly sensitive to regional emission anomalies. Ground-based measurements captured a robust synoptic-scale diurnal co-variation in spring (R2 = 0.965; ΔXCH4/ΔXCO2 ≈ 0.007), indicating dominant fossil fuel co-emissions. Seasonally, strong XCO2–XCH4 correlations in spring, autumn, and winter (R2 > 0.86) confirmed the persistent influence of anthropogenic combustion. However, this correlation significantly weakened in summer (R2 = 0.66) due to the decoupling effects of biogenic activities and dilution by marine air masses. Supported by backward trajectory and emission inventory analyses, the industrial, construction, and power generation sectors were identified as the primary drivers, contributing over 75% to the regional GHG emission increments. Ultimately, this study highlights the critical role of industrial and power combustion in local atmospheric GHG variability, providing quantitative insights necessary for targeted emission mitigation in super-regional developing hubs.

• crossref https://doi.org/10.36922/ajwep026110070first seen 2026-05-20 05:53:28 · last seen 2026-05-31 04:59:36