【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯在減緩全球氣候變化方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，其動態(tài)變化一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的前沿?zé)狳c。然而，依賴全球碳計劃的傳統(tǒng)評估方法通常存在近一年的時間滯后。在極端氣候事件頻發(fā)的背景下，及時追蹤陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯變化顯得尤為重要。2024年，全球平均氣溫較2023年進一步攀升，創(chuàng)下有氣象記錄以來新高，同期大氣二氧化碳濃度增速明顯加快。盡管如此，陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯如何響應(yīng)這一系列劇烈變化，仍是亟待解答的重要科學(xué)問題。
北京大學(xué)碳中和研究院科研團隊利用自主研發(fā)的基于生態(tài)過程的人工智能碳匯預(yù)測模型Carbon Mind，在國際上率先闡明了2024年全球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯變化及其空間格局。研究發(fā)現(xiàn)，2024年全球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯大幅下降，不足過去10年平均水平的一半。其中熱帶生態(tài)系統(tǒng)碳匯降幅尤為顯著，約為1PgC/yr(圖1)。這一發(fā)現(xiàn)與“貢嘎”大氣反演模型的獨立評估結(jié)果一致。然而，熱帶不同植被類型間碳匯變化存在顯著差異，相比于熱帶雨林，草地與稀樹草原碳匯損失比例更高，說明長期處于干旱脅迫的半干旱生態(tài)系統(tǒng)并未表現(xiàn)出更強的對極端氣候事件的抵抗能力。進一步分析表明，由高溫和干旱脅迫引發(fā)的植被生產(chǎn)力下降，是導(dǎo)致熱帶碳匯下降的重要原因。
2024年和最近兩次強厄爾尼諾事件下全球及區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯異常
Carbon Mind模型能夠自主學(xué)習(xí)碳循環(huán)形成過程與機制，靈敏捕捉過去一個多世紀以來陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯演變規(guī)律，具備可解釋、可溯因、可預(yù)警的智能研判能力。該研究表明全球變暖和極端氣候事件頻發(fā)正持續(xù)加劇碳-氣候耦合系統(tǒng)面臨的威脅，同時凸顯了AI在陸地碳匯變化及時監(jiān)測與精準歸因方面的有效性與重要價值。
研究成果以“AI-tracked halving of global land carbon sink in 2024”為題發(fā)表于Science Bulletin。北京大學(xué)計算機學(xué)院博士后王鶴媛和碳中和研究院助理研究員王鍇為共同第一作者，中國科學(xué)院青藏高原研究所研究員汪濤和北京大學(xué)計算機學(xué)院教授、碳中和研究院雙聘教師王騰蛟為共同通訊作者。
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