土壤碳研究减少了预测气候变化影响的土壤碳研不确定性

2021-12-23 15:08:00熊桦启导读能源部和农业部的研究人员使用新的全球模型来研究环境控制者如何影响土壤有机碳，其中的究减变化会改变大气中的碳浓度并影响气候。预测可能会使

能源部和农业部的少预研究人员使用新的全球模型来研究环境控制者如何影响土壤有机碳，其中的测气变化会改变大气中的碳浓度并影响气候。预测可能会使行业缓解计划受益。候变化影

大自然提供了多种检查其健康状况的不确方法。较成功的定性指标之一是其土壤有机碳的状况，或者是土壤碳研由腐烂的植被或动物产品组成的土壤有机部分中碳的浓度。碳含量的究减微小变化会大大改变大气中的碳浓度并影响气候。

Umakant Mishra说：“土壤有机碳对研究非常重要，少预因为土壤属性为人类提供了众多的测气生态系统服务，例如使污染物失活，候变化影保护生物多样性，不确保护和净化水，定性提高土壤肥力以及减轻气候变化的土壤碳研影响，”能源部(DOE)阿贡实验室的地理空间科学家。

农业部与包括Argonne在内的几个DOE实验室之间的合作，旨在预测和模拟环境控制因素或土壤形成因素(气候，生物，地形，母体材料和时间)对土壤有机碳的影响并建立模型。在的不同空间尺度上。

土壤有机碳研究的结果旨在减少预测全球碳气候反馈和相关的气候变化时的不确定性。他们还可以就未来的极端气候如何影响从农业和作物保险业到自然资源保护业等众多行业的活动提供更多的确定性。

研究人员首次能够通过使用大量最近可用的现场观测结果，大量的环境因素和机器学习算法(一种可学习的人工智能方法)来生成缩放算法，以解释如此大的地理区域从特定数据到逐步改进对新的相似数据的预测。

在这种情况下，比例尺是指假定土壤有机碳特性相似的区域，而比例尺则采用从一种空间比例尺收集的信息并将其应用于另一种空间比例尺。随着该区域分解成网格单元的图案，本研究中使用的空间尺度范围从100 m的较精细分辨率到网格中心之间的50 km更长的航向。

米什拉说：“土壤有机碳含量在不同的采样地点是不同的，这就是为什么如果我们想捕获研究区域土壤特性的空间异质性，就需要在代表性的地点进行采样。”

他和他的合作者作为研究的一部分创建的缩放算法，除了更准确地预测气候变化外，对地球系统模型(例如能源部的能源百亿分之一地球系统模型)也很重要。

米斯拉(Mishra)指出，缩放是一个在生物地球化学/自然科学中传统上被忽略的问题，人们认为与一个空间尺度相关的属性或过程可以在较小或较大的尺度上应用。但实际上并非如此。

当前的地球系统模型用于预测未来的全球碳气候反馈和相关的气候变化，它们在粗略的空间尺度(50-100公里)上运行，并且目前无法以某种方式表示环境控制者及其对土壤有机碳的影响与实地观察一致。

他补充说：“环境因素对土壤有机碳的控制与当前土地表面模型中的观察结果不一致。”“我们认为，我们在这项研究中开发的缩放函数是从一个大地理区域的众多样本中提取的，可以改善地球系统模型中土地表面土壤有机碳的空间表示。”

在该团队最近的工作结果中，模型表明，地形和土壤属性是较小尺度下土壤有机碳的重要控制者。从规模上看，气候和土地利用因素是重要的控制因素。

有关该研究的文章“土壤有机碳随环境变化的环境控制者的重要性和强度”发表在2020年10月1日的《Geoderma》杂志上(在线发布，2020年6月23日)。