新模型精準預測土壤“碳排放”
從天津大學獲悉,日前,該校地科院晏智鋒副教授與聯合西北太平洋國家實驗室—馬里蘭大學聯合全球氣候變化研究所合作,在土壤異養呼吸過程模型構建與應用上取得新進展,首次建立了可精準監測土壤“碳排放”的過程模型系統。
從天津大學獲悉,日前,該校地科院晏智鋒副教授與聯合西北太平洋國家實驗室—馬里蘭大學聯合全球氣候變化研究所合作,在土壤異養呼吸過程模型構建與應用上取得新進展,首次建立了可精準監測土壤“碳排放”的過程模型系統,該系統可更加精準地預報土壤異養呼吸對大氣環境的影響。
土壤中的微生物、作物根系和土壤動物等也和人一樣會呼吸,會釋放出大量二氧化碳。據介紹,土壤有機碳(SOC)作為陸地生態系統最大碳庫,通過微生物降解(異養呼吸)每年產生的二氧化碳量是人類使用化石燃料年產生量的近5倍,因此準確監測土壤異養呼吸速率對預測未來全球氣候變化至關重要。
目前,各國學界普遍采用經驗模型模擬土壤異養呼吸,空間可拓展性差,給預測區域或全球范圍土壤二氧化碳排放帶來了很大的不確定性。因此,亟須建立新的土壤異養呼吸的機理或過程模型,提高預測土壤二氧化碳排放及氣候變化的準確性。
晏智鋒團隊根據土壤異養呼吸的主要控制過程,構建出了一種全新土壤呼吸速率響應土壤含水率變化的過程模型。
據了解,該模型首次融入了土壤屬性大數據,重新建立了模型參數和土壤屬性之間的定量關系,可更加精確地揭示土壤異養呼吸的微觀機理和宏觀規律之間的內在聯系。與傳統的經驗模型比,這一新模型普適性和可靠性都有了大幅提升,可明顯提高土壤異養呼吸碳排放預測精度。這一新模型的投入使用,有望提高地球系統模式中預測全球氣候變化中碳排放的準確性和前瞻性,也為提升氣候環境預測準確性提供了新方法和研究思路。
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