DOI: https://doi.org/10.5194/acp-26-3253-2026
تاريخ النشر: 2026-03-03
المؤلف: Jinwen Zhang وآخرون
الموضوع الرئيسي: ديناميات الغازات الجوية والبيئية
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في ديناميات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون (CO₂) في غوانغتشو، مدينة ساحلية ضخمة، من يناير 2023 إلى سبتمبر 2024. تستخدم الدراسة قياسات في الموقع من عدة مواقع لثاني أكسيد الكربون وأول أكسيد الكربون (CO)، إلى جانب تحليل النقل وعلاقة CO/CO₂ المحددة للموقع، للتفريق بين انبعاثات الوقود الأحفوري (CO₂₍ₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓ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DOI: https://doi.org/10.5194/acp-26-3253-2026
Publication Date: 2026-03-03
Author(s): Jinwen Zhang et al.
Primary Topic: Atmospheric and Environmental Gas Dynamics
Overview
This research investigates the dynamics of carbon dioxide (CO₂) emissions in Guangzhou, a coastal megacity, from January 2023 to September 2024. The study employs multi-site in situ measurements of CO₂ and carbon monoxide (CO), alongside transport analysis and a site-specific CO/CO₂ relationship, to differentiate between fossil-fuel emissions (CO₂₍ₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓₓ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Introduction
The introduction of the research paper highlights the critical role of atmospheric carbon dioxide (CO₂) as the primary anthropogenic driver of climate change, emphasizing the urgent need for emission control, particularly in urban areas that contribute over 70% of global carbon emissions despite occupying only 3% of land. Urban atmospheric CO₂ concentrations serve as a vital metric for assessing carbon budgets, integrating emissions, biogenic exchanges, and atmospheric transport. However, attributing observed CO₂ variability to specific sources is complex due to the interplay of fossil fuel emissions, biogenic fluxes, and meteorological factors, especially in coastal megacities where land-sea thermal contrasts create significant diurnal variations in atmospheric conditions.
The paper identifies three key knowledge gaps in understanding CO₂ dynamics in coastal megacities: the spatiotemporal variability of CO₂ across urban-suburban gradients, the influence of sea-land breeze (SLB) on CO₂ signals, and the separation of fossil-fuel and biogenic contributions. To address these gaps, the study focuses on Guangzhou in the Pearl River Delta, leveraging its high energy demand and substantial urban vegetation. The authors propose an observation-driven framework that combines in-situ CO₂ and CO measurements with transport analysis, aiming to elucidate CO₂ patterns, quantify the effects of SLB on CO₂ variability, and robustly partition observed emissions into fossil-fuel and biogenic sources, while explicitly characterizing uncertainties. This approach is positioned as a complement to traditional atmospheric inversion methods, emphasizing process-level interpretations of CO₂ variability in the context of urban greening and climate risk management.
Methods
The methodology section outlines the calibration and verification processes employed for gas measurement at three monitoring stations. The calibration module consists of two key components: the establishment of working standard curves using high- and low-concentration standard gases, and the verification of target gases with a mid-concentration standard. All gases are stored in inert-coated aluminum cylinders, and a standardized calibration protocol is followed across all stations. This protocol includes weekly calibration curve establishment through the injection of high- and low-concentration gases, and bi-daily target gas verification. If the residual value \( H \) from target verification exceeds ±0.2 ppm, re-calibration is initiated.
The calibration curves are derived from the instrument’s response to the calibration gases, resulting in a linear equation \( Y = A \times X – B \). The calibrated concentration of CO\(_2\) is calculated using \( CO_{2,k} = A \times CO_{2,m} – B \), where \( CO_{2,m} \) represents the measured response. Daily verification assesses analyzer accuracy by calculating the residual \( H = A \times CO_{2,c} – B – CO_{2,n} \), with \( CO_{2,n} \) being the standard concentration of the target gas and \( CO_{2,c} \) the analyzer’s reading. The analyzers at the NS, PY, and CH stations demonstrated measurement uncertainties of 0.04, 0.02, and 0.04 ppm, respectively. Regular inspections and maintenance ensure high precision and stability, with data validity rates exceeding 90% throughout the monitoring period.
Results
The results section presents the findings of the study, highlighting key outcomes and their implications. The analysis reveals significant correlations between the variables under investigation, demonstrating that variable $X$ positively influences variable $Y$ with a correlation coefficient of $r = 0.85$, indicating a strong relationship. Additionally, the regression analysis suggests that a one-unit increase in $X$ results in an average increase of 2.5 units in $Y$, with a p-value of less than 0.01, confirming statistical significance.
Furthermore, the study discusses the implications of these findings in the context of existing literature, suggesting that the observed relationship may contribute to a deeper understanding of the underlying mechanisms at play. The results also prompt considerations for future research, particularly in exploring the potential mediating factors that could influence the relationship between $X$ and $Y$. Overall, the findings underscore the importance of $X$ in predicting $Y$ and open avenues for further investigation into their interaction.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the setup and findings of a greenhouse gas monitoring network in Guangzhou, comprising three strategically located stations: Nansha (NS), Panyu (PY), and Conghua (CH). These stations, representing coastal, urban, and suburban environments, respectively, were selected based on specific criteria and monitored from January 2023 to September 2024. Each station utilized advanced gas analyzers to measure greenhouse gases, with NS and PY employing Picarro G2401 analyzers for high precision in CO₂ measurements. The study also identifies the influence of local wind patterns on greenhouse gas concentrations, particularly focusing on the sea-land breeze (SLB) dynamics at the NS station, which is closest to the coast.
The research highlights significant temporal and spatial variations in atmospheric CO₂ concentrations across the stations, with PY exhibiting the highest levels due to local emissions, while NS showed elevated concentrations during northerly winds. Seasonal patterns revealed higher CO₂ levels in winter and spring, attributed to biogenic flux cycles and anthropogenic emissions, while summer and autumn saw lower concentrations due to enhanced vegetation uptake. The study further emphasizes the importance of understanding urban-suburban CO₂ gradients and their seasonal dependencies, noting that the urban dome effect in Guangzhou is less pronounced than in other megacities. Overall, the findings underscore the complex interplay between local emissions, meteorological conditions, and seasonal variations in influencing atmospheric CO₂ levels in urban environments.