海洋所研究發(fā)現(xiàn)南大洋碳匯強度被高估
近日,海洋所宋金明團隊在Nature旗下期刊《通訊-地球與環(huán)境》(Communications Earth & Environment)發(fā)表最新研究成果,提示了南大洋碳匯強度因觀測數據季節(jié)分布不均衡而被高估,南大洋碳匯強度沒有先前報道的那么高。
海洋持續(xù)吸收大氣CO2減緩了溫室效應對全球氣候的影響,而氣候變化也會過來影響海洋和大氣間的CO2交換過程,評估全球海洋碳匯強度是了解未來氣候變化趨勢和碳循環(huán)響應的關鍵環(huán)節(jié)。南大洋在全球海洋碳匯中起著極其重要的作用,近百年來吸收的人類活動排放CO2約占全球海洋吸收總量的40%。然而,目前基于有限觀測數據基礎上的機器學習構建的CO2分壓(pCO2)格點數據得到的南大洋碳匯強度普通比全球海洋生物地球化學模型的更高。這種差異妨礙了對南大洋碳匯強度和南大洋在全球海洋碳匯中重要性的認識,但至今沒有確定和解決南大洋碳匯強度大差異的有效方法。
為了更準確地評估南大洋碳匯強度,中國科學院海洋研究所宋金明研究團隊用集成學習前反饋神經網絡技術,從有限的南大洋觀測數據中挖掘表層海水pCO2與環(huán)境參數間的非線性關系,構建了1992到2021年間月平均的1°×1°南大洋表層海水pCO2和海氣界面CO2通量格點數據,進而獲取南大洋的碳匯強度。
研究發(fā)現(xiàn),南大洋表層海水pCO2觀測數據季節(jié)不均衡是導致所構建表層海水pCO2格點數據和評估南大洋碳匯強度準確性的關鍵。至今,南大洋表層海水pCO2觀測數據高度集中在南半球夏季,冬季pCO2觀測數據量僅有夏季的五分之一,如果不考慮這種采樣數據的不均勻,利用機器學習方法構建的pCO2格點數據會在冬季偏低,這樣就導致使基于海氣界面CO2分壓差(?pCO2)得到的南大洋碳匯強度被高估,約高16%,特別是自2010年以來,南大洋碳匯強度被高估了約29%。宋金明團隊使用集成學習前反饋神經網絡進行冬季校正后,發(fā)現(xiàn)近30年來(1992-2021年)南大洋平均碳匯強度為?0.87 PgC yr?1,低于先前報道的?1.01 PgC yr?1,該結果更加接近全球海洋生物地球化學模型和全球碳收支計劃(Global Carbon Budget)中的有關南大洋的碳匯強度,顯著減小了機器學習方法和生物地球化學模型法獲取南大洋的碳匯強度的差異。?

校正前后的平均海氣界面?pCO2和南大洋碳匯強度對比
該研究揭示了觀測數據季節(jié)分布不均衡導致機器學習方法高估南大洋碳匯強度的現(xiàn)象,基于集成學習前反饋神經網絡技術校正獲取了原被高估的南大洋碳匯強度,對觀測數據分布不均衡的其他海域準確評估碳匯強度提供一種解決范式。
海洋所鐘國榮特別研究助理為論文第一作者,宋金明研究員和李學剛研究員為論文共同通訊作者,王凡研究員等為共同作者。研究得到了國家自然科學基金、嶗山實驗室項目、國家重點研發(fā)計劃等課題資助。
相關論文:
Guorong Zhong, Xuegang Li, Jinming Song, Fan Wang, Baoxiao Qu, Yanjun Wang, Bin Zhang, Jun Ma, Huamao Yuan, Liqin Duan, Qidong Wang, Jianwei Xing, Jiajia Dai. (2024). The Southern Ocean carbon sink has been overestimated in the past three decades.? Communications Earth & Environment, 5(1), 398. DOI: 10.1038/s43247-024-01566-6
論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s43247-024-01566-6
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