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中國科學家首次繪制全球濕地碳匯時空格局

2025-08-05 09:22:17 來源: 中國科學報

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濕地是地球上固碳效率最高的生態系統之一,以僅占陸地面積的3%~13%的體量,儲存了全球超1/3的土壤有機碳。不過,濕地生態系統固碳在時空分布方面的狀況及其對全球陸地碳匯所作的貢獻依舊不明確。其主要原因在于,當前主流的全球碳收支模型對濕地生態系統的描述相當有限,這不但降低了對濕地乃至全球陸地生態系統碳匯估算的精確程度,還不利于濕地的科學管理。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

針對這一問題,中國科學院南京土壤研究所研究員丁維新帶領團隊基于全球原位觀測數據,繪制了濕地水位時空分布圖,結合環境因子數據庫和機器學習方法評估了全球濕地碳匯的時空變異特征,首次量化全球濕地碳匯。該成果于近日發表在Nature Ecology & Evolution7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

自創數據模型7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

“以往的濕地碳匯評估工作通常聚焦于特定濕地類型或特定區域的不同濕地類型,通過測量植被和/或土壤(非生態系統尺度)碳儲量來估算濕地固碳量。由于調查工作間隔時間較長,無法詳細、高精度地描述濕地碳匯的時間變化特征。因此,在全球尺度,迄今仍缺少對濕地生態系統碳匯功能的時空格局進行系統評估。”論文通訊作者丁維新告訴《中國科學報》。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

為此,他們開發了全球濕地水位—碳通量聯動模型,將濕地凈生態系統生產力作為因變量,以全球環境數據集(氣候、植被、土壤、水文、地形等)為自變量,篩選出濕地凈生態系統生產力的主要影響因子并量化其權重,基于隨機森林算法,刻畫了濕地凈生態系統生產力的時空分布。基于該模型,他們從606篇論文中整理出全球642個研究站點的2295項濕地水位原位觀測數據,耗時4年,構建了全球濕地水位數據庫和凈生態系統生產力數據庫。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

據丁維新介紹,2295項原位觀測數據主要包括兩類:一類是全球濕地凈生態系統生產力(Net Ecosystem Productivity, NEP)數據集,涵蓋了不同的氣候帶和濕地類型,例如泥炭濕地、苔原濕地、沼澤濕地、洪泛平原等;另一類是全球濕地水位數據集。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

濕地碳匯估算精度提升1個數量級7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

在大數據支撐下,研究人員發現,2000~2020年間,全球濕地的平均固碳速率達到1004百萬噸碳/年(Tg C year–1),其中70%來自熱帶濕地。“此前已有兩項研究估算全球濕地固碳量分別為830和685 Tg C year–1,但他們未考慮地上靜水層深度的動態變化。這次我們通過新構建的濕地水位數據集,考慮到該因素,有效提升了濕地碳匯估算的精確度。”丁維新解釋說,“不僅如此,我們繪制了0.25°×0.25°分辨率的全球濕地水位動態變化圖,實現了對全球濕地時空變化的高精度約束,與以往研究相比,精度提升了1個數量級。”7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

全球濕地碳匯的空間格局。

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全球和不同區域濕地碳匯的時間變化特征。受訪者供圖

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精度提升,數據也隨之細化。他們發現亞馬遜流域和東南亞濕地受氣候影響后會波及全球濕地碳匯量。這一點在2005年的數據中得以呈現。“2005年是關鍵時間節點,此前全球濕地碳匯呈下降趨勢,在此之后則逐步回升。”丁維新表示。這是因為1995~2005年亞馬遜流域的植被供水量持續下降,由于熱帶北大西洋變暖異常,亞馬遜流域在2005年還經歷了特大干旱;在東南亞地區,濕地主要受準周期性厄爾尼諾和南方濤動干旱影響。“氣候變化誘發的干旱事件導致2005年以前這些地區濕地碳匯能力減弱。”丁維新說。此后,亞馬遜流域、蘇門答臘島和印度支那半島仍是濕地碳吸收量減少的熱點地區。但是,氣候變暖、變濕使得北半球中高緯度地區濕地固碳量呈增加態勢,最終形成2005年以后全球濕地固碳量呈上升趨勢。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

此外,研究人員發現在過去20年,北半球中高緯度濕地碳匯持續增加,而熱帶和南半球中高緯度濕地則呈下降趨勢,總體來說,全球濕地生態系統碳匯能力維持相對穩定。但是,不同區域濕地碳匯的差異主要受水文要素驅動,在全球氣候變化背景下,日益加劇的水文極端事件將削弱濕地碳匯的韌性及其所支撐的生態系統服務功能。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

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“這項研究還為我們提供了一個新的視角:近20年來,增長趨于停滯的濕地碳匯很可能是陸地碳匯增長放緩背后的重要驅動力。因此,保護濕地水文完整性對于在持續的氣候變化中維持陸地碳匯的韌性至關重要。”丁維新指出。不過,他同時表示,該研究主要聚焦于氣候變化驅動下的全球濕地碳匯的時空演變規律,并未考慮如濕地開墾等人為活動對濕地碳封存的影響。為此,接下來的研究將開發一個特定的生態系統碳收支評估框架,用于量化人為活動(如濕地開墾為農田)造成的濕地碳匯損失。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

“需要指出的是,機器學習方法的優點很多,其中最顯著的是能夠有效提升建模過程的自動化水平。但正因如此,當前研究中基于機器學習的全球濕地水位—碳匯建模框架在過程機理描述方面仍顯不足。下一步研究將以過程機理為基礎的水文模型和生物地球化學模型與機器學習算法相結合,實現相互印證與融合優化,從而不斷完善全球尺度濕地水位—碳匯聯動模型,進一步提升模型的科學性與預測能力。”丁維新補充道。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

該研究得到國家自然科學基金(42322709、42177301、U24A20628)和江蘇省杰出青年基金(BK20230050)等項目的資助。7jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

相關論文信息:https://doi.org/10.1038/s41559-025-02809-17jN速刷資訊——每天刷點最新資訊,了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM

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