近日，中國科學院廣州地球化學研究所研究員王新明團隊與清華大學教授張強、加州大學爾灣分校教授亞歷克斯·岡瑟等合作，在《自然·通訊》上發表了基于GEE-MEGAN框架的新模型。該模型可在10—30米尺度實現近實時生物源揮發性有機物排放估算，并支持全球應用，助力精準治理城市空氣污染。
植物葉片持續釋放的生物源揮發性有機物全球排放量約為人為活動排放源的7倍多，且反應活性更強。它們通過參與臭氧和二次有機氣溶膠的生成，深刻影響區域和全球大氣環境質量和氣候變化，并對公眾健康構成重大威脅。尤其在城市化與氣候變暖背景下，高溫會促進揮發性有機物排放，加劇臭氧和顆粒物污染，威脅呼吸系統、心血管健康及人體發育。然而，在城市、森林邊緣等人類活動強烈、景觀破碎的區域，傳統模型因分辨率低、參數更新滯后而偏差顯著。
新模型動態融合多源遙感與機器學習算法，實現了對葉面積指數和植物功能類型等關鍵參數的實時更新，從而支持從局地級到全球級的多尺度高精度排放估算。
經驗證，新模型表現出更好精度與一致性：與全球多站點通量觀測數據比對，揮發性有機物通量的誤差降低21.6%至48.6%；葉面積指數估算也比傳統方法誤差降低約9%至12%。同時，新模型計算效率大幅提升，以南美地區為例，模型運行速度提高約81至102倍，數據傳輸量減少97%至99%。
新模型顯著提升了對城市和森林邊緣區域生物源揮發性有機物的估算能力。以倫敦、洛杉磯、巴黎、北京為例，新模型估算的揮發性有機物排放強度較傳統模型高出1.6—25倍，能夠有效識別零星綠地、行道樹與灌叢的貢獻。
這一模型能夠更精準地評估生物源揮發性有機物對空氣污染的影響，并將排放估算細化至街區和社區尺度，為城市差異化管控與綠化規劃、優化城市樹種配置、制定協同減排策略提供支持。
在人類活動頻繁的森林邊緣地區，新模型有助于揭示“氣候變暖—生物源揮發性有機物增加—臭氧與氣溶膠變化”之間的復雜反饋機制，提升氣候和空氣質量綜合評估的可靠性。同時，該模型計算高效、使用便捷，推動高分辨率揮發性有機物估算從專業研究走向普惠應用，可廣泛應用于城市更新、熱浪應對、生態修復評估及碳與氣溶膠協同治理等多個場景。
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